1、ratio()——使用纯Levenshtein Distance进行匹配。 2、partial_ratio()——基于最佳的子串(substrings)进行匹配 3、token_sort_ratio——对字符串进行标记(tokenizes)并在匹配之前按字母顺序对它们进行排序 4、token_set_ratio——对字符串进行标记(tokenizes)并比较交集和余数 下面的代码片段突出显示了这四种算法...
1.字符串模糊匹配:可以使用字符串的`find()`或者`index()`方法来判断一个字符串是否包含另一个子字符串,例如: ```python str1 = "Hello, world" str2 = "world" if str1.find(str2) != -1: print("Found") ``` 2.正则表达式:使用`re`模块可以进行更加复杂的模糊匹配。例如,可以使用`re.search...
1. 确定模糊匹配的定义和需求 模糊匹配是指在不完全匹配的情况下,找到与目标字符串或模式相似的字符串。这种匹配方式通常用于处理拼写错误、格式差异或部分匹配等问题,广泛应用于数据清洗、文本匹配、搜索引擎优化等场景。 2. 选择合适的Python库或算法进行模糊匹配 在Python中,有多种方法可以实现字符串的模糊匹配,包括...
TheFuzz 是一个提供多种字符串比较和模糊匹配算法的 Python 库。它提供了多种算法用于计算字符串相似度,如Levenshtein 距离、Jaccard 系数、TF-IDF等。这些方法能够帮助我们找到字符串之间的相似度,而不仅仅是精确匹配。 基本方法介绍 a. 计算字符串相似度 from fuzzywuzzy import fuzz string1 = "Python is great"...
在上面的代码示例中,我们首先导入re库,并定义了待匹配的文本和精确匹配的模式。re.search()方法在字符串中查找匹配项。如果找到,它将返回一个包含匹配信息的对象;如果没有找到,则返回None。 3. 模糊匹配 模糊匹配则允许在某些条件下返回近似匹配的结果,比如字符的插入、删除或者修改。Python 的re库不直接支持模糊匹...
我们将按照以下步骤来实现模糊匹配: 各步骤详细说明 第一步:安装必要的库 我们首先需要安装fuzzywuzzy库。打开命令行(或终端),输入以下命令: pipinstallfuzzywuzzy pipinstallpython-Levenshtein 1. 2. fuzzywuzzy库用于进行模糊匹配。 python-Levenshtein库可以加速匹配过程。
注意: 如果直接导入这个模块的话,系统会提示warning,当然这不代表报错,程序依旧可以运行(使用的默认算法,执行速度较慢),可以按照系统的提示安装python-Levenshtein库进行辅助,这有利于提高计算的速度。 2.1.1 简单匹配(Ratio) 简单的了解一下就行,这个不怎么精确,也不常用 ...
TheFuzz库是一个用于模糊字符串匹配、排序和相似度比较的Python库。它基于Levenshtein距离(编辑距离)算法,并包含了其他比较算法,如Jaro-Winkler距离和Cosine相似度。这些算法可以用于比较和排序字符串,找到最相似的匹配项,以及识别拼写错误。🌟 TheFuzz库的主要特点和功能 模糊字符串匹配:TheFuzz提供了多种模糊字符串匹...
re.findall提取的结果是一个list,因此后面[0][0]的第一个[0]结果是提取到第一个匹配结果(北)(京),第二个[0]结果是提取到第一个结果中的第一个元素 北。 所以输出如下: df['city']=df['城市'].apply(lambdax:re.findall(r'(.*)(海|京)',x)[0][0]ifre.search(r'海|京',x)else'222')...
fuzzywuzzy 是一个用于模糊字符串匹配的 Python 库,它基于 Levenshtein 距离,并提供了简单的接口来比较字符串的相似度。 你可以使用fuzzywuzzy 库来进行字符串的模糊匹配和排序。例如,你可以使用 fuzzywuzzy.process.extract() 来从一个字符串列表中找到最相似的字符串。 difflib 模块: Python 的标准库 difflib 包含...