我尝试在SO中搜索答案,但没有找到任何帮助。
这是我想要做的:我有一个数据框(这是一个小例子):
df = pd.DataFrame([[1, 5, 'AADDEEEEIILMNORRTU'], [2, 5, 'AACEEEEGMMNNTT'], [3, 5, 'AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY'], [4, 5, 'DEEEGINOOPRRSTY'], [5, 5, 'AACCDEEHHIIKMNNNNTTW'], [6, 5, 'ACEEHHIKMMNSSTUV'], [7, 5, 'ACELMNOOPPRRTU'], [8, 5, 'BIT'], [9, 5, 'APR'], [10, 5, 'CDEEEGHILLLNOOST'], [11, 5, 'ACCMNO'], [12, 5, 'AIK'], [13, 5, 'CCHHLLOORSSSTTUZ'], [14, 5, 'ANNOSXY'], [15, 5, 'AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY']],columns=['PartnerId','CountryId','Name'])
我的目标是找到至少在一定比例下名称相似的“ PartnerId”。另外,我只想比较具有相同“ CountryId”的“ PartnerId”。匹配的“ PartnerId”应附加到列表中,最后写入数据框中的新列中。
这是我的尝试:
itemDict = {item[0]: {'CountryId': item[1], 'Name': item[2]} for item in df.values}
from difflib import SequenceMatcher
def similar(a, b):
return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
def calculate_similarity(x,itemDict):
own_name = x['Name']
country_id = x['CountryId']
matching_ids = []
for k, v in itemDict.items():
if k != x['PartnerId']:
if v['CountryId'] == country_id:
ratio = similar(own_name,v['Name'])
if ratio > 0.7:
matching_ids.append(k)
return matching_ids
df['Similar_IDs'] = df.apply(lambda x: calculate_similarity(x,itemDict),axis=1)
print(df)
输出为:
PartnerId CountryId Name Similar_IDs
0 1 5 AADDEEEEIILMNORRTU []
1 2 5 AACEEEEGMMNNTT []
2 3 5 AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY [15]
3 4 5 DEEEGINOOPRRSTY [10]
4 5 5 AACCDEEHHIIKMNNNNTTW []
5 6 5 ACEEHHIKMMNSSTUV []
6 7 5 ACELMNOOPPRRTU []
7 8 5 BIT []
8 9 5 APR []
9 10 5 CDEEEGHILLLNOOST [4]
10 11 5 ACCMNO []
11 12 5 AIK []
12 13 5 CCHHLLOORSSSTTUZ []
13 14 5 ANNOSXY []
14 15 5 AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY [3]
我现在的问题是:1.)有没有更有效的计算方法?我现在大约有20.000行,在不久的将来还会更多。2)是否有可能“摆脱” itemDict,并直接从数据框中进行?3.)是否可以使用另一种距离量度更好?
非常感谢您的帮助!
您可以使用SequenceMatcher
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