如何解决模糊 wuzzy 查找匹配项和与匹配项关联的其他列
我有一个数据集，我想在地址上匹配它，然后一旦我有了地址匹配 ID，我还想知道与之关联的相关唯一 ID。
考虑这个例子：
df1 =
Address
123 road
abc lane
1 circle
7th avenue
4 high street
df2=
Address unique id
123 rd ID12345
abc lane ID12346
1 circle ID12347
7th ave ID12348
4 high st ID12349
df3 (result) =
Address match unique id
123 road 123 rd ID12345
abc lane abc lane ID12346
1 circle 1 circle ID12347
7th avenue 7th ave ID12348
4 high street 4 high st ID12349
到目前为止，我已经得到了这个代码：
address_list = df1['Address'].to_list()
address_search = df2['Address'].to_list()
mat1 = []
for i in address_search:
mat1.append(process.extract(i,address_list,limit=2))
df1['matches'] = mat1
我能够找到匹配项并将其附加到数据帧，但我不确定如何搜索与找到的匹配项关联的相关唯一 ID 列/行。
解决方法
-
更新 2。匹配数据框 #2 行中的任何单词。
str.contains接受正则表达式。 因此，您可以用| (or)符号替换空格并在一行中查找任何匹配的单词。模式看起来像：
123|road、7th|avenue等。请注意这是一个区分大小写的搜索。：df2['Address2']=df1['Address'].apply(lambda x: x if df2['Address'].str.contains(x.replace(' ','|')).any() else np.nan)
输出：
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