我有2个数据集,每个数据集超过100K行。我想基于模糊字符串匹配一列('电影标题')以及使用发布日期来合并它们。我正在提供以下两个数据集的样本。
数据集-1
itemid userid rating time title release_date
99991 1673 835 3 1998-03-27 mirage 1995
99992 1674 840 4 1998-03-29 mamma roma 1962
99993 1675 851 3 1998-01-08 sunchaser, the 1996
99994 1676 851 2 1997-10-01 war at home, the 1996
99995 1677 854 3 1997-12-22 sweet nothing 1995
99996 1678 863 1 1998-03-07 mat' i syn 1997
99997 1679 863 3 1998-03-07 b. monkey 1998
99998 1680 863 2 1998-03-07 sliding doors 1998
99999 1681 896 3 1998-02-11 you so crazy 1994
100000 1682 916 3 1997-11-29 scream of stone (schrei aus stein) 1991
数据集 - 2
itemid userid rating time title release_date
1 2844 4477 3 2013-03-09 fantã´mas - 〠l'ombre de la guillotine 1913
2 4936 8871 4 2013-05-05 the bank 1915
3 4936 11628 3 2013-07-06 the bank 1915
4 4972 16885 4 2013-08-19 the birth of a nation 1915
5 5078 11628 2 2013-08-23 the cheat 1915
6 6684 4222 3 2013-08-24 the fireman 1916
7 6689 4222 3 2013-08-24 the floorwalker 1916
8 7264 2092 4 2013-03-17 the rink 1916
9 7264 5943 3 2013-05-12 the rink 1916
10 7880 11628 4 2013-07-19 easy street 1917
我看过' agrep'但它一次只匹配一个字符串。 ' stringdist'函数是好的,但你需要在循环中运行它,找到最小距离然后进行进一步的进动,这是非常耗时的给定数据集的大小。字符串可以有拼写错误和特殊字符,因此需要进行模糊匹配。我环顾四周,找到了Lenenshtein'和Jaro-Winkler'方法。我读到的后者对于你在字符串中输入拼写错误很有用。
在这种情况下,只有模糊匹配可能无法提供良好的效果,例如,电影片名'玩具故事'在一个数据集中可以匹配玩具故事2'在另一个不对的地方。因此,我需要考虑发布日期,以确保匹配的电影是唯一的。
我想知道是否有办法在不使用循环的情况下完成此任务?更糟糕的情况是如果我必须使用循环,我怎样才能使它尽可能快地有效地工作。
我尝试了以下代码,但是花了很多时间来处理。
for(i in 1:nrow(test))
for(j in 1:nrow(test1))
{
test$title.match <- ifelse(jarowinkler(test$x[i], test1$x[j]) > 0.85,
test$title, NA)
}
test - 包含转换为小写的1682个唯一电影名称 test1 - 包含转换为小写的11451个唯一电影名称
有没有办法避免for循环并让它更快地运行?
答案 0 :(得分:2)
这种让你前进的方法怎么样?看到结果后,您可以从0.85调整匹配程度。然后,您可以使用dplyr按匹配的标题进行分组,并通过减去发布日期进行汇总。任何零都意味着相同的发布日期。
dataset-1$title.match <- ifelse(jarowinkler(dataset-1$title, dataset_2$title) > 0.85, dataset-1$title, NA)