如何解决Fuzzywuzzy 列
我正在创建一个基于熊猫、字符串包含和正则表达式的新列。例子：
df.loc[df['random_words'].str.contains(r'^(?=.*SEA)(?=.*MAN)(?!.*WOMAN)(?!.*CHILD)'),'Person'] = 'Fisherman'
代码中有很多词要插入，很多新数据要不断集成到代码中。要搜索的每个文档中的描述每个文档都略有不同。大约有 50 个可能的结果关键字，顺便说一句，它们保持不变。 此外，要查找的单词之间有很多重叠，我也想考虑可能的错字。为了使这个过程更有效、更省时，我现在选择使用 Fuzzy Wuzzy 和 Levenshtein 比率而不是正则表达式。 有人对如何使用 Fuzzy Wuzzy（或其他机器学习/NLP 机制）实现类似于上述输出的正则表达式有任何建议吗？
目前我正在尝试以下函数，该函数将可能的结果词与要扫描的 Excel 列表进行比较（但这不起作用并且不会分配最佳匹配）：
comparison = pd.MultiIndex.from_product([df1["A"],df2[B"]]).to_series()
def metrics(tup):
return pd.Series([fuzz.ratio(*tup),fuzz.token_sort_ratio(*tup)],['ratio','token'])
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