数据框中每行两列的字符串匹配

如何解决数据框中每行两列的字符串匹配

假设我有一个如下所示的 Pandas 数据框：

ID    String1                         String2
1     The big black wolf              The small wolf
2     Close the door on way out       door the Close
3     where's the money               where is the money
4     123 further out                 out further

在做模糊字符串匹配之前，我想交叉表 String1 和 String2 列中的每一行，类似于 Python fuzzy string matching as correlation style table/matrix。

我的挑战是，我发布的链接中的解决方案仅在 String1 和 String2 中的字数相同时才有效。其次，该解决方案查看列中的所有行，而我希望我的只进行逐行比较。

建议的解决方案应该对第 1 行进行类似比较的矩阵，例如：

       string1     The  big  black  wolf  Maximum
       string2
       The          100  0    0      0     100
       small        0    0    0      0     0
       wolf         0    0    0      100   100

ID    String1                         String2               Matching_Average
1     The big black wolf              The small wolf        66.67
2     Close the door on way out       door the Close
3     where's the money               where is the money
4     123 further out                 out further

其中匹配平均值是 'maximum' 列的总和除以 String2 中的单词数

解决方法

您可以先从 2 系列中得到哑元，然后得到列的交集，将它们相加并除以第二列的哑元：

a = df['String1'].str.get_dummies(' ')
b = df['String2'].str.get_dummies(' ')
u = b[b.columns.intersection(a.columns)]
df['Matching_Average'] = u.sum(1).div(b.sum(1)).mul(100).round(2)

---

print(df)

   ID                    String1             String2  Matching_Average
0   1         The big black wolf      The small wolf             66.67
1   2  Close the door on way out      door the Close            100.00
2   3          where's the money  where is the money             50.00
3   4            123 further out         out further            100.00

否则，如果您可以使用字符串匹配算法，则可以使用 difflib：

from difflib import SequenceMatcher
[SequenceMatcher(None,x,y).ratio() for x,y in zip(df['String1'],df['String2'])]
#[0.625,0.2564102564102564,0.9142857142857143,0.6153846153846154]