#将三节课迟到的迟到名单合并到一个excle表格中 df41.to_excel('late_members1-3.xlsx', index=False) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数 counts = df41['用户名称'].groupby(lambda x: match(x, df41['用户名称'])).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx', index=True, header=['出现次数'])这段代码怎么改

时间: 2024-01-26 12:04:11 浏览: 25
这段代码是将三节课迟到的名单合并到一个 Excel 表格中,并对每个姓名进行模糊匹配,并统计出现次数,最后将结果保存为 Excel 表格。如果你想要修改这段代码,可以根据具体需求进行相应的修改,例如修改文件名、修改匹配函数、修改统计方式等等。以下是一些可能的修改建议: - 修改文件名:将 "late_members1-3.xlsx" 和 "counts.xlsx" 修改为你想要的文件名。 - 修改匹配函数:如果你不满意当前的匹配函数,可以尝试使用其他的模糊匹配算法,或者自己编写一个匹配函数。比如,你可以使用 difflib 库中的 SequenceMatcher 来计算两个字符串的相似度,然后选择相似度最高的字符串作为匹配结果。具体实现方法可以参考 difflib 库的文档。 - 修改统计方式:如果你想要统计除了出现次数之外的其他信息,比如平均迟到时间、迟到次数分布等等,可以根据具体需求进行相应的修改。你可以使用 pandas 库中的 groupby 和 agg 方法来进行分组统计,或者使用其他的统计工具进行计算。 总之,这段代码的修改方式很多,具体要看你的需求是什么。如果你遇到了困难或者需要更具体的帮助,可以提出具体的问题,我会尽力帮助你。
相关问题

!pip install python-Levenshtein import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz # 读取Excel数据 df111 = pd.read_excel('late_members1-3.xlsx') # 将中文名字转为拼音 df['pinyin'] = df111['用户名称'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL)) # 合并相似的名字 for i, row in df.iterrows(): for j in range(i+1, len(df)): if fuzz.ratio(row['pinyin'], df.loc[j, 'pinyin']) > 80: df.loc[j, '用户名称'] = row['用户名称'] # 统计每个名字出现的次数 name_counts = df['用户名称'].value_counts() print(name_counts)这段代码后面加上导出为excle表格

你可以使用pandas中的to_excel()函数将处理后的数据导出为Excel表格。示例代码如下: ```python import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz # 读取Excel数据 df = pd.read_excel('late_members1-3.xlsx') # 将中文名字转为拼音 df['pinyin'] = df['用户名称'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL)) # 合并相似的名字 for i, row in df.iterrows(): for j in range(i+1, len(df)): if fuzz.ratio(row['pinyin'], df.loc[j, 'pinyin']) > 80: df.loc[j, '用户名称'] = row['用户名称'] # 统计每个名字出现的次数 name_counts = df['用户名称'].value_counts() # 导出为Excel表格 name_counts.to_excel('name_counts.xlsx', index=False) ``` 这段代码将处理后的名字出现次数统计结果导出为一个不带索引的Excel表格,文件名为name_counts.xlsx。

import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process # 读取两个表格 df1 = pd.read_excel('table1.xlsx') df2 = pd.read_excel('table2.xlsx') # 将姓名列转换为字符串类型 df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str) df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str) # 合并姓名列 names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']]) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')在后面显示保存的excle表格

好的,您可以在代码最后添加以下代码来打开保存的 Excel 表格: ```python import os # 获取当前工作目录 cwd = os.getcwd() # 打开保存的 Excel 表格 os.startfile(cwd + '/counts.xlsx') ``` 完整代码如下: ```python import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process import os # 读取两个表格 df1 = pd.read_excel('table1.xlsx') df2 = pd.read_excel('table2.xlsx') # 将姓名列转换为字符串类型 df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str) df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str) # 合并姓名列 names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']]) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx') # 获取当前工作目录 cwd = os.getcwd() # 打开保存的 Excel 表格 os.startfile(cwd + '/counts.xlsx') ``` 执行完毕后会自动打开保存的 Excel 表格。

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