Question

我有2个csv文件，dictionary.csv和file.csv，我想检查一下file.csv中是否存在dictionary.csv中的单词。 dictionary.csv中的某些行包含2个以上的单词，我想知道是否有办法做到这一点，

如果该行中有3个单词，并且file.csv中该行中至少有2/3个单词匹配，则返回1，否则返回0

如果该行中有2个单词，并且与file.csv中匹配的行中至少有1/2个单词，则返回1，否则返回0

到目前为止，以下是我的代码，它正在进行精确匹配

file=pd.read_csv("file.csv")
dictionary=pd.read_csv("dictionary.csv")

pattern='|'.join(dictionary)

news["contain diseases1"] = np.where(
    news["STORY"].str.contains(pattern, na=False),
    1, 0
)

news.to_csv("clues.csv")

为进一步帮助您理解我的问题，以下是dictionary.csv和file.csv的内容

dictionary.csv

sigmoid colon cancer
site specific early onset breast cancer syndrome
skin cancer

file.csv

id   STORY
0    Ari have a colon cancer
1    Cancer is an epidemic
2    Breast cancer can happen to both genders

我应该从这些文件中获得的输出是

clue.csv
id   STORY                                      contain diseases1
0    Ari have a colon cancer                         1
1    Cancer is an epidemic                           1
2    Breast cancer can happen to both genders        1
3    Prioritizing the health of skin                 0
4    A specific camping site is only for early birds 0

到目前为止，由于我现在拥有的代码是完全匹配的，所以我一直得到0

Answer 1

您是否考虑过Fuzzywuzzy python库？它是SeatGeek开源的字符串匹配库。它根据不完全匹配提供匹配分数，然后您确定哪个阈值接近匹配即可。

根据我的经验，我使用它来匹配来自不同数据源的医师姓名（例如，有些说“博士”，有些说“ MD”，有些名字缩写，有些姓由于姓氏而改变）。

这里有2个到图书馆的链接。

https://chairnerd.seatgeek.com/fuzzywuzzy-fuzzy-string-matching-in-python/

https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy

如何不完全匹配2个csv文件

1 个答案: