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
时间: 2024-03-04 20:48:53 浏览: 28
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:
```python
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。