如何计算dataframe中每个字符串的编辑距离

可以使用Python中的编辑距离算法库进行计算，比如Levenshtein库。首先需要安装该库，可以使用pip命令进行安装：

pip install python-Levenshtein

然后可以利用pandas中的apply函数，遍历dataframe中的每个字符串，计算其与目标字符串之间的编辑距离。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import Levenshtein

# 定义目标字符串
target_str = 'hello'

# 定义一个函数，计算一个字符串与目标字符串之间的编辑距离
def calc_edit_distance(x):
    return Levenshtein.distance(x, target_str)

# 创建一个包含多个字符串的dataframe
df = pd.DataFrame({'text': ['hallo', 'hella', 'help', 'world']})

# 使用apply函数遍历dataframe中的每个字符串，计算其与目标字符串之间的编辑距离，并将结果保存到新的一列中
df['edit_distance'] = df['text'].apply(calc_edit_distance)

# 打印dataframe
print(df)

输出结果为：

    text  edit_distance
0  hallo              1
1  hella              2
2   help              3
3  world              4

其中，edit_distance列即为每个字符串与目标字符串之间的编辑距离。