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中对于excle中的名字怎么进行模糊匹配合并

对于Excel表格中的名字进行模糊匹配合并，可以使用Python中的`fuzzywuzzy`库和`pandas`库。

`fuzzywuzzy`库提供了模糊匹配的方法，可以用来比较两个字符串之间的相似度。而`pandas`库则提供了强大的数据处理和合并功能，可以帮助我们对Excel表格进行高效的数据处理。

下面是一个简单的示例代码，展示如何对Excel表格中的名字进行模糊匹配合并：

from fuzzywuzzy import fuzz
import pandas as pd

# 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,))

# 将结果保存到新的Excel表格中
df.to_excel('merged_names.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用`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。

最后，我们使用`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。最终结果存储在一个新的Excel表格`merged_names.xlsx`中。

需要注意的是，模糊匹配可能会产生误匹配，因此需要根据实际情况进行调整和验证。

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。