2 在视图类views.py中(必须继承GenericAPIView)添加filter_fields属性,指定可以过滤的字段 from app01 import models from app01 import serializer from rest_framework.viewsets import ModelViewSet from django_filters.rest_framework import DjangoFilterBackend # 导入第三方过滤类 class BookView(ModelViewSet): que...
python dataframe 模糊匹配 文心快码BaiduComate 在Python中,使用pandas库可以方便地对DataFrame进行模糊匹配。以下是一个完整的步骤指南,包括如何导入pandas库、创建DataFrame、准备模糊匹配的模式、执行模糊匹配,并查看匹配结果。 1. 导入pandas库并创建DataFrame 首先,你需要导入pandas库,并创建一个DataFrame。 python ...
步骤1:导入需要的库 首先,我们需要导入pandas库和fuzzywuzzy库,fuzzywuzzy库是用于执行模糊匹配的工具。 importpandasaspdfromfuzzywuzzyimportprocess 1. 2. 步骤2:读取数据并创建Dataframe 接下来,我们需要读取数据并将其创建成一个Dataframe。 # 读取数据data={'name':['apple','banana','orange','pineapple','wat...
1.按照模糊值进行匹配 比如,将城市列中带有京、海、宁波的字样的行提取出来,做为单独的df: data={'省份':['北京','北京','上海','浙江','浙江','浙江','江苏','广东','广东'],'城市':['北京','北京','上海','杭州','杭州','宁波市','南京','深圳','深圳'],'区':['崇文','宣武','...
Python利用df[''].str.contains()对dataframe筛选某字段包含(模糊匹配)某些值的记录 实现代码 import pandasas pd df = {'地址':['北京','上海','长沙','北京省会','广州市区'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) ...
实现功能Python数据分析实战-使用replace方法模糊匹配替换某列的值 实现代码import pandas as pd import re # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ['apple', 'banana', 'pineapple&#…
在Python中,可以使用模糊匹配的方法来在Dataframe中查找匹配的相似关键字。一种常用的方法是使用字符串匹配算法,如Levenshtein距离或Jaccard相似度来计算关键字之间的相似度。 Levenshtein距离:Levenshtein距离是一种衡量两个字符串之间差异程度的度量方法。可以使用python-Levenshtein库来计算字符串之间的Levenshtein距离。具体步...
介绍两种实现多个表模糊匹配的方法, 视频播放量 5601、弹幕量 6、点赞数 162、投硬币枚数 100、收藏人数 328、转发人数 27, 视频作者 蚂蚁学Python, 作者简介 课程全集:antpy.ke.qq.com,抖音账号:Python导师-蚂蚁,微信公众号:蚂蚁学Python,相关视频:Python批量读取Word
FuzzyWuzzy是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据Levenshtein Distance算法,计算两个序列之间的差异。 Levenshtein Distance算法,又叫Edit Distance算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来说,编辑...