用pandas将两个dataframe的房屋坐落进行模糊匹配

要将两个DataFrame的房屋坐落进行模糊匹配，可以使用Python中的fuzzywuzzy库。以下是一个示例代码：

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Address': ['123 Main St', '456 Park Ave', '789 Washington Blvd']})
df2 = pd.DataFrame({'Address': ['123 Main Street', '123 Main', '789 Washington Boulevard']})

# 定义一个模糊匹配函数
def fuzzy_match(x, choices):
    return process.extractOne(x, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)

# 在df2中查找与df1中每个地址最相似的地址
df1['Matched Address'] = df1['Address'].apply(lambda x: fuzzy_match(x, df2['Address'])[0])

# 将匹配结果合并到原始的df1和df2中
df1 = pd.merge(df1, df2, how='left', left_on='Matched Address', right_on='Address', suffixes=('', '_match'))

# 删除不必要的列
df1.drop(['Address_match'], axis=1, inplace=True)

这段代码将在`df2`中查找与`df1`中每个地址最相似的地址，并将匹配结果合并到原始的`df1`和`df2`中。最后，删除不必要的列。