Question

我尝试通过fuzzywuzzy.fuzzy.partial_ratio（）＆gt; = 85将每一行与pandas DF中的所有行进行比较，并将结果写入每行的列表中。

in: df = pd.DataFrame( {'id':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'name':['dog', 'cat', 'mad cat', 'good dog', 'bad dog', 'chicken']})

使用带有fuzzywuzzy库的pandas函数得到结果：

out: 
    id  name     match_id_list
    1   dog      [4, 5]
    2   cat      [3, ]
    3   mad cat  [2, ]
    4   good dog [1, 5]
    5   bad dog  [1, 4]
    6   chicken  []

但我不明白如何得到这个。

Answer 1

第一步是找到与给定name的条件匹配的索引。由于partial_ratio只接受字符串，因此我们apply将其添加到数据帧：

name = 'dog'
df.apply(lambda row: (partial_ratio(row['name'], name) >= 85), axis=1)

然后我们可以使用enumerate和list comprehension来生成布尔数组中的true索引列表：

matches = df.apply(lambda row: (partial_ratio(row['name'], name) >= 85), axis=1)
[i for i, x in enumerate(matches) if x]

让我们把所有这些都放在一个函数中：

def func(name):
    matches = df.apply(lambda row: (partial_ratio(row['name'], name) >= 85), axis=1)
    return [i for i, x in enumerate(matches) if x]

我们现在可以将该函数应用于整个数据框：

df.apply(lambda row: func(row['name']), axis=1)

Pandas将每一行与数据框中的所有行进行比较，并将结果保存在每行的列表中

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