!pip install python-Levenshtein import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz # 读取Excel数据 df111 = pd.read_excel('late_members1-3.xlsx') # 将中文名字转为拼音 df['pinyin'] = df111['用户名称'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL)) # 合并相似的名字 for i, row in df.iterrows(): for j in range(i+1, len(df)): if fuzz.ratio(row['pinyin'], df.loc[j, 'pinyin']) > 80: df.loc[j, '用户名称'] = row['用户名称'] # 统计每个名字出现的次数 name_counts = df['用户名称'].value_counts() print(name_counts)这段代码后面加上导出为excle表格

你可以使用pandas中的to_excel()函数将处理后的数据导出为Excel表格。示例代码如下：

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('late_members1-3.xlsx')
# 将中文名字转为拼音
df['pinyin'] = df['用户名称'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL))
# 合并相似的名字
for i, row in df.iterrows():
    for j in range(i+1, len(df)):
        if fuzz.ratio(row['pinyin'], df.loc[j, 'pinyin']) > 80:
            df.loc[j, '用户名称'] = row['用户名称']
# 统计每个名字出现的次数
name_counts = df['用户名称'].value_counts()
# 导出为Excel表格
name_counts.to_excel('name_counts.xlsx', index=False)

这段代码将处理后的名字出现次数统计结果导出为一个不带索引的Excel表格，文件名为name_counts.xlsx。

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

你可以使用Python中的pandas和fuzzywuzzy库来实现这个功能。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 将中文名字转为拼音
df['pinyin'] = df['中文名字'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL))
# 合并相似的名字
for i, row in df.iterrows():
    for j in range(i+1, len(df)):
        if fuzz.ratio(row['pinyin'], df.loc[j, 'pinyin']) > 80:
            df.loc[j, '中文名字'] = row['中文名字']
# 统计每个名字出现的次数
name_counts = df['中文名字'].value_counts()
print(name_counts)

解释一下上面的代码，首先使用pandas读取Excel数据，并将中文名字转为拼音。然后使用fuzzywuzzy库中的fuzz.ratio()函数来计算两个名字的相似度，如果相似度超过80%，则将它们合并为一个名字。最后使用value_counts()函数统计每个名字出现的次数。

需要注意的是，使用fuzzywuzzy库进行模糊匹配需要安装Levenshtein库，可以使用pip install python-Levenshtein来安装。