python dataframe 用一列模糊匹配另一列

可以使用 Pandas 库中的 str.contains() 方法来实现模糊匹配。具体步骤如下：

1. 读取数据到 Pandas 的 DataFrame 中。
2. 使用 str.contains() 方法来搜索需要匹配的列。
3. 将匹配结果添加为新列到 DataFrame 中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 str.contains() 方法进行模糊匹配
df['匹配结果'] = df['需要匹配的列'].str.contains('匹配的字符串')

# 打印 DataFrame
print(df)

在上面的代码中，'data.csv' 是需要读取的数据文件的路径，'需要匹配的列' 是需要进行模糊匹配的列名，'匹配的字符串' 是用来进行模糊匹配的字符串。将匹配结果添加到 DataFrame 中的新列名为'匹配结果'。

相关问题

用pandas将两个dataframe的房屋坐落进行模糊匹配

可以使用Python中的fuzzywuzzy库来进行模糊匹配。以下是一个基本的示例代码：

from fuzzywuzzy import fuzz
import pandas as pd

# 读取两个dataframe
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 定义匹配函数
def match_address(x):
    # 在df2中寻找与x最相似的地址
    match = df2['address'].apply(lambda y: fuzz.partial_ratio(x, y)).idxmax()
    return df2.loc[match, 'address']

# 在df1中添加匹配列
df1['matched_address'] = df1['address'].apply(match_address)

# 保存结果
df1.to_csv('result.csv', index=False)

这里假设两个dataframe中都有一个名为“address”的列，表示房屋坐落。`match_address`函数使用`fuzz.partial_ratio`函数计算df1中每个地址与df2中所有地址的相似度，然后选择最高的相似度对应的df2中的地址作为匹配结果。最后，将匹配结果添加到df1中，并将结果保存到CSV文件中。

python的dataframe查找

### 如何在 Python Pandas DataFrame 中进行数据查找操作

#### 使用条件筛选来查找特定值
为了在 `Pandas` 的 `DataFrame` 中查找满足某些条件的数据，可以利用布尔索引。这允许通过指定逻辑表达式作为过滤器来选取符合条件的行。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'名字': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [28, 34, 29],
        '城市': ['北京', '上海', '广州']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找所有来自'北京'的人的信息
beijing_people = df[df['城市'] == '北京']
print(beijing_people)

此段代码展示了如何基于单个条件筛选记录[^1]。

#### 查询多列并组合多个条件
当需要更复杂的查询时，比如同时考虑几个不同的字段或者应用多种条件，可以通过连接多个布尔表达式实现这一点：

# 找出既不是来自‘北京’也不是来自‘上海’且年龄大于等于30岁的人
filtered_df = df[(df['城市'] != '北京') & (df['城市'] != '上海') & (df['年龄'] >= 30)]
print(filtered_df)

这里使用了逻辑运算符 `&` 来表示 "AND" 关系，并确保括号内的每个部分都被正确评估[^3]。

#### 对字符串类型的列执行模式匹配
针对含有文本信息的列，有时可能想要找到包含某个特定单词或短语的所有条目。这时可借助于正则表达式的强大功能来进行精确或模糊匹配：

# 假设有一列表达兴趣爱好的人
hobbies_data = {'姓名': ['小明', '小红'], 
                '爱好': ["喜欢看电影", "热爱编程"]}
hobby_df = pd.DataFrame(hobbies_data)

# 查看哪些人的爱好里包含了“电影”
movie_lovers = hobby_df[hobby_df['爱好'].str.contains('电影')]
print(movie_lovers)

上述例子说明了怎样运用 `.str.contains()` 方法去定位那些在其相应单元格内有给定关键词项存在的行[^4]。