python fuzzywuzzy匹配excel表格

Fuzzywuzzy是Python中一个用于字符串匹配的库。它基于Levenshtein距离算法，可以对两个字符串进行相似度计算。在实际工作中，我们常常需要对Excel表格中的数据进行匹配，这时，我们可以使用Fuzzywuzzy库，实现基于字符串的模糊匹配。

首先，我们需要用pandas读取Excel表格，并将需要匹配的数据转换成字符串格式。然后，我们可以使用Fuzzywuzzy库中的process函数，对每个字符串进行匹配，并得到一个最相似的字符串结果。我们还可以设置阈值来控制匹配的准确度。

具体的操作步骤包括：导入Fuzzywuzzy库、导入Excel表格、转换为字符串格式、设置匹配阈值、使用process函数进行匹配。

总的来说，使用Fuzzywuzzy库进行字符串匹配，可以大大提高我们处理Excel表格的效率和准确性。虽然在匹配过程中可能会出现误差，但对于一些相对简单、重复性高的匹配问题，Fuzzywuzzy仍然是一个十分实用的工具。

相关问题

python 对excel表格中的A列和B列进行模糊匹配

在Python中，可以使用`pandas`库以及`openpyxl`库来进行Excel表格的模糊匹配。这里我们假设你有两个DataFrame，df1和df2，它们分别对应于两个Excel工作表的A列和B列。

1. **读取Excel数据**[^1]:

df1 = pd.read_excel(r'D:\杂货\项目.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel(r'D:\杂货\项目2.xlsx', sheet_name='Sheet1')

2. **定义模糊匹配函数**[^2]:
通常我们可以使用`fuzzywuzzy`库（如`process.extract`函数）来实现模糊匹配。安装库（如果未安装）：

!pip install fuzzywuzzy[lazy]
from fuzzywuzzy import fuzz

然后创建一个函数来执行匹配：

def fuzzy_match_column(df1_col, df2_col):
    matches = []
    for item1 in df1_col:
        best_match = max(df2_col, key=lambda x: fuzz.ratio(item1, x))
        matches.append((item1, best_match))
    return matches

3. **应用到实际数据**:

matches = fuzzy_match_column(df1['A列'], df2['B列'])

这将会返回一个元组列表，其中每个元素包含df1中A列的一个元素及其在df2中B列的最佳匹配。

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：

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：

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。