python中对于excle中的名字怎么进行模糊匹配合并，并统计每个名字出现的次数

对于Excel表格中的名字进行模糊匹配合并，并统计每个名字出现的次数，可以结合使用`fuzzywuzzy`库和`pandas`库，以及Python中的`Counter`方法。

下面是示例代码，展示如何对Excel表格中的名字进行模糊匹配合并，并统计每个名字出现的次数：

from fuzzywuzzy import fuzz
import pandas as pd
from collections import Counter

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将姓名转换为小写，并去除空格
df['姓名'] = df['姓名'].str.lower().str.strip()

# 定义匹配函数
def match_names(name, all_names):
    # 通过计算相似度，找到最接近的名字
    best_match = None
    highest_ratio = 0
    for n in all_names:
        ratio = fuzz.ratio(name, n)
        if ratio > highest_ratio:
            best_match = n
            highest_ratio = ratio
    if highest_ratio >= 80:
        return best_match
    else:
        return name

# 对姓名进行模糊匹配合并
all_names = df['姓名'].unique()
df['姓名'] = df['姓名'].apply(match_names, args=(all_names,))

# 统计每个名字出现的次数
name_counts = Counter(df['姓名'])

# 将结果保存到新的Excel表格中
output_df = pd.DataFrame({'姓名': list(name_counts.keys()), '出现次数': list(name_counts.values())})
output_df.to_excel('name_counts.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，首先使用`pd.read_excel()`方法读取Excel表格，并将姓名列转换为小写，去除空格。然后，定义了一个匹配函数`match_names()`，该函数接受一个名字和所有名字的列表，返回一个最接近的名字。

在`match_names()`函数中，我们使用`fuzz.ratio()`方法计算两个字符串之间的相似度，然后选择最相似的名字作为匹配结果。如果相似度高于80%，则认为两个名字是同一个人，返回最相似的名字；否则，返回原始名字。

接下来，使用`df['姓名'].apply()`方法将匹配函数应用到DataFrame的姓名列中，对所有名字进行模糊匹配合并。然后，使用`Counter()`方法对姓名进行计数，得到每个名字出现的次数。

最后，使用`pd.DataFrame()`方法创建一个新的DataFrame对象，包含两列：姓名和出现次数。然后，使用`to_excel()`方法将DataFrame对象保存为新的Excel表格文件`name_counts.xlsx`。

需要注意的是，在实际应用中，模糊匹配和计数的阈值需要根据实际情况进行调整和验证。