python dataframe 模糊匹配_python中取模运算详解

激活谷笔记 • 2025-01-16 08:26 • 阅读 105

在Python中进行模糊匹配，你可以使用以下几种方法：

1. 使用`re`模块进行正则表达式匹配：

 import re 示例字符串 teststr = "你好，hello，world" 查找包含"llo"的字符串 pattern1 = "llo" r1 = re.search（pattern1, teststr） if r1: print（f"匹配成功： {pattern1}"） else: print（f"匹配失败： {pattern1}"） 查找以"你好"开头的字符串 pattern2 = "你好" r2 = re.match（pattern2, teststr） if r2: print（f"匹配成功： {pattern2}"） else: print（f"匹配失败： {pattern2}"）

2. 使用`difflib`模块进行字符串相似度匹配：

 import difflib 示例列表 list1 = ["ape", "apple", "peach", "puppy"] 查找与"appel"相似度高的字符串 matches = difflib.get_close_matches（"appel", list1） print（matches） 查找与"wheel"相似度高的关键词 matches = difflib.get_close_matches（"wheel", keyword.kwlist） print（matches） 查找与"pineapple"相似度高的关键词 matches = difflib.get_close_matches（"pineapple", keyword.kwlist） print（matches） 查找与"accept"相似度高的关键词 matches = difflib.get_close_matches（"accept", keyword.kwlist） print（matches）

3. 使用第三方库`fuzzywuzzy`进行模糊匹配：

 from fuzzywuzzy import fuzz 示例列表 list1 = ["大海西西的", "大家西西", "打架", "西都好快", "西西大化"] 使用正则表达式进行模糊匹配 pattern = ".*" + "西西" + ".*" for s in list1: obj = re.findall（pattern, s） print（obj）

4. 使用`Levenshtein Distance`进行匹配：

 from Levenshtein import distance 示例字符串 str1 = "apple" str2 = "avocado" 计算编辑距离 edit_distance = distance（str1, str2） print（f"编辑距离： {edit_distance}"）

5. 使用`partial_ratio`进行部分匹配：

 from fuzzywuzzy import fuzz 示例字符串 str1 = "test is fuzzywuzzy" str2 = "test is fuzzywuzzy.." 计算部分匹配度 partial_ratio = fuzz.partial_ratio（str1, str2） print（f"部分匹配度： {partial_ratio}"）

以上方法可以帮助你在Python中实现不同类型的模糊匹配。选择合适的方法取决于你的具体需求和应用场景

python dataframe 模糊匹配_python中取模运算详解

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