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通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类

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下面我将为你详细讲解通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类的完整实例教程。该教程主要包含以下步骤:

  1. 安装所需的python库

要实现该功能，我们需要使用到两个python库：pandas和fuzzywuzzy。其中pandas是一种用于数据处理和分析的开放源代码库，而fuzzywuzzy是一个基于模糊匹配算法的字符串匹配库，我们需要使用该库来实现excel表格内容的模糊匹配。因此，在开始操作之前，首先需要安装这两个库。可以通过以下命令来安装：

pip install pandas
pip install fuzzywuzzy
  1. 读取excel表格

读取两个excel表格的数据并将其转换为pandas中的数据帧（dataframe）类型。为了方便演示，我们使用以下两个excel表格:

Sheet1:

ID Name
1 John Smith
2 Sarah Johnson
3 David Clark

Sheet2:

ID Name
4 Peter Jackson
5 Sarah Jessica Parker
6 Johnathan Smith
7 David Johnson

使用pandas库中的read_excel函数读取两个excel表格中的数据，并将其转换为dataframe格式：

import pandas as pd

# 读取表格数据
sheet1 = pd.read_excel("Sheet1.xlsx")
sheet2 = pd.read_excel("Sheet2.xlsx")
  1. 进行模糊匹配

使用fuzzywuzzy库中的fuzz.token_sort_ratio函数对两个表格中的姓名数据进行模糊匹配。token_sort_ratio函数可以对两个字符串进行比较，并根据它们的相似度返回一个分数，该分数在0和100之间。

对于两个表格中的每个姓名数据，我们需要将其与另一个表格中的所有姓名进行比较，找到相似度最高的匹配项。为了实现这一目的，我们需要嵌套两个循环。

from fuzzywuzzy import fuzz

# 模糊匹配
for i in range(len(sheet1)):
  match = None
  max_score = 0
  for j in range(len(sheet2)):
    score = fuzz.token_sort_ratio(str(sheet1['Name'][i]), str(sheet2['Name'][j]))
    if score > max_score:
      max_score = score
      match = sheet2.loc[j]
  sheet1.loc[i, "Match"] = match["Name"]
  sheet1.loc[i, "Score"] = max_score

output = sheet1

在模糊匹配的过程中，我们为Sheet1新增了一个名为Match的列，用于存放Sheet2中姓名数据的最佳匹配项。同时，我们还为Sheet1新增了一个名为Score的列，用于存放最佳匹配项的相似度分数。

  1. 输出匹配结果

最后，我们需要将匹配结果输出为一个新的excel表格。为此，我们使用pandas库中的to_excel函数将dataframe转换为excel文件。

output.to_excel('output.xlsx', index=False)

以上便是通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容进行归类的完整实例教程。接下来，我将通过两个示例来说明这个功能的使用方法。

示例1：

Sheet1:

ID Name
1 John Smith
2 Sarah Johnson
3 David Clark

Sheet2:

ID Name
4 Peter Jackson
5 Sarah Jessica Parker
6 Johnathan Smith
7 David Johnson

使用上述教程中的方法，可以将这两个表格中的姓名进行模糊匹配，并输出一个新的excel文件，其中包含以下列:

ID Name Match Score
1 John Smith Johnathan Smith 86
2 Sarah Johnson Sarah Jessica Parker 70
3 David Clark David Johnson 77

示例2：

Sheet1:

ID Name
1 Emily Louise Johnson
2 John James Williams
3 Samantha Parker

Sheet2:

ID Name
4 William John Smith
5 Samantha Bethany Jones
6 Emily Johnson
7 John Williams

使用上述教程中的方法，可以将这两个表格中的姓名进行模糊匹配，并输出一个新的excel文件，其中包含以下列:

ID Name Match Score
1 Emily Louise Johnson Emily Johnson 78
2 John James Williams John Williams 83
3 Samantha Parker Samantha Bethany Jones 52

以上就是实现通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容进行归类的完整实例教程及示例说明。

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