process.extract实际上默认使用WRatio(),这是四个fuzz比率的加权组合。这实际上是一个很酷的功能,根据经验,它在模糊匹配场景中运行良好。 不过,您可以通过scorer参数手动指定字符串比较函数extract 来源process.extract:https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy/blob/master/fuzzywuzzy/process.py...
因此就需要有没有一种方式可以很快速便捷的直接进行对应字段的匹配并将结果单独生成一列,就可以用到FuzzyWuzzy库。 2. FuzzyWuzzy库介绍 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...
fuzzywuzzy库提供了几个函数和方法,其中最常用的是fuzz.ratio()和process.extract()。 fuzz.ratio()用于计算两个字符串之间的相似度比较,返回一个0-100之间的整数,数值越高表示两个字符串越相似。 process.extract()用于从给定的字符串列表中找到与目标字符串最相似的字符串,并返回一个包含匹配度和匹配字符串的元组...
pythonfrom fuzzywuzzy import fuzztoken_set_ratio = fuzz.token_set_ratio("apple pie", "apple apple pie")print(token_set_ratio) # 输出：10```从列表中提取最相似的字符串：```pythonfrom fuzzywuzzy import process 使用process模块中的extract和extractOne方法进行操作，具体示例略。choices = ["长城","...
from fuzzywuzzy import processstring = "Hello World"string_list = ["World Hello", "Hello Universe", "Hello World"]extracted_string = process.extractOne(string, string_list)print(extracted_string) # ('Hello World', 100)调整匹配阈值 我们可以使用fuzz.token_sort_ratio()和fuzz.token_set_ratio()...
FuzzyWuzzy库介绍 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 EditDistance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...
FuzzyWuzzy库主要包含两个模块:fuzz和process。 1、fuzz模块 fuzz模块主要用于计算两个字符串之间的相似度。 2、process模块 process模块主要用于在一组字符串中查找与给定字符串最相似的选项。 四、fuzz实战 1、简单匹配 1.1、案例1 简单匹配,这个不是特别精确,使用场景不是很多 例如河北跟河北省相差一个字。其实是...
寻找最佳匹配如果我们有一个字符串列表，并希望找出与给定字符串最匹配的那一个，我们可以使用process.extractOne函数。例如：```pythonfrom fuzzywuzzy import processchoices = ["北京烤鸭", "上海小笼包", "广州dimsum", "成都火锅"]# 实际应用场景在实际应用中，fuzzywuzzy的相似度比较功能可以发挥巨大作用。例如...
fuzzywuzzy是一个Python库，主要用于处理字符串的模糊匹配。它可以帮助开发者在大量文本数据中，通过不完全精确的匹配方式，快速找到相似的字符串。在处理如数据清洗、信息检索等任务时，fuzzywuzzy库非常有用。2. fuzzywuzzy的核心功能 该库提供了多种函数，用于执行模糊匹配任务。这些函数主要通过计算字符串...
PYTHON 之 fuzzywuzzy对文本相似度计算 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 fromfuzzywuzzyimportfuzz fromfuzzywuzzyimportprocess # 简单匹配度 a=fuzz.ratio("this is a test","this is a test!") print(a) # 模糊匹配度 b=fuzz.partial_ratio("this is a test","this is a test!")...