兩個好用到爆的Python模塊，建議收藏！
在日常開發(fā)工作中，經(jīng)常會遇到這樣的一個問題：要對數(shù)據(jù)中的某個字段進行匹配，但這個字段有可能會有微小的差異。比如同樣是招聘崗位的數(shù)據(jù)，里面省份一欄有的寫“廣西”，有的寫“廣西壯族自治區(qū)”，甚至還有寫“廣西省”……為此不得不增加許多代碼來處理這些情況。
今天跟大家分享FuzzyWuzzy一個簡單易用的模糊字符串匹配工具包。讓你輕松解決煩惱的匹配問題！
在處理數(shù)據(jù)的過程中，難免會遇到下面類似的場景，自己手里頭獲得的是簡化版的數(shù)據(jù)字段，但是要比對的或者要合并的卻是完整版的數(shù)據(jù)（有時候也會反過來）
最常見的一個例子就是：在進行地理可視化中，自己收集的數(shù)據(jù)只保留的縮寫，比如北京，廣西，新疆，西藏等，但是待匹配的字段數(shù)據(jù)卻是北京市，廣西壯族自治區(qū)，新疆維吾爾自治區(qū)，西藏自治區(qū)等，如下。因此就需要有沒有一種方式可以很快速便捷的直接進行對應字段的匹配并將結(jié)果單獨生成一列，就可以用到FuzzyWuzzy庫。
FuzzyWuzzy庫介紹
FuzzyWuzzy?是一個簡單易用的模糊字符串匹配工具包。它依據(jù)?Levenshtein Distance?算法，計算兩個序列之間的差異。
Levenshtein Distance?算法，又叫?Edit Distance?算法，是指兩個字符串之間，由一個轉(zhuǎn)成另一個所需的最少編輯操作次數(shù)。許可的編輯操作包括將一個字符替換成另一個字符，插入一個字符，刪除一個字符。一般來說，編輯距離越小，兩個串的相似度越大。
這里使用的是Anaconda下的jupyter notebook編程環(huán)境，因此在Anaconda的命令行中輸入一下指令進行第三方庫安裝。
1 fuzz模塊
該模塊下主要介紹四個函數(shù)（方法），分別為：簡單匹配（Ratio）、非完全匹配（Partial Ratio）、忽略順序匹配（Token Sort Ratio）和去重子集匹配（Token Set Ratio）
注意：如果直接導入這個模塊的話，系統(tǒng)會提示warning，當然這不代表報錯，程序依舊可以運行（使用的默認算法，執(zhí)行速度較慢），可以按照系統(tǒng)的提示安裝python-Levenshtein庫進行輔助，這有利于提高計算的速度。
1.1 簡單匹配（Ratio）
簡單的了解一下就行，這個不怎么精確，也不常用
output
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1.2 非完全匹配（Partial Ratio）
盡量使用非完全匹配，精度較高
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1.3 忽略順序匹配（Token Sort Ratio）
原理在于：以 空格 為分隔符，小寫 化所有字母，無視空格外的其它標點符號
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1.4 去重子集匹配（Token Set Ratio）
相當于比對之前有一個集合去重的過程，注意最后兩個，可理解為該方法是在token_sort_ratio方法的基礎(chǔ)上添加了集合去重的功能，下面三個匹配的都是倒序
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fuzz這幾個ratio()函數(shù)（方法）最后得到的結(jié)果都是數(shù)字，如果需要獲得匹配度最高的字符串結(jié)果，還需要依舊自己的數(shù)據(jù)類型選擇不同的函數(shù)，然后再進行結(jié)果提取，如果但看文本數(shù)據(jù)的匹配程度使用這種方式是可以量化的，但是對于我們要提取匹配的結(jié)果來說就不是很方便了，因此就有了process模塊。
process模塊
用于處理備選答案有限的情況，返回模糊匹配的字符串和相似度。
2.1 extract提取多條數(shù)據(jù)
類似于爬蟲中select，返回的是列表，其中會包含很多匹配的數(shù)據(jù)
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extract之后的數(shù)據(jù)類型是列表，即使limit=1，最后還是列表，注意和下面extractOne的區(qū)別
2.2?extractOne提取一條數(shù)據(jù)
如果要提取匹配度最大的結(jié)果，可以使用extractOne，注意這里返回的是 元組 類型， 還有就是匹配度最大的結(jié)果不一定是我們想要的數(shù)據(jù)，可以通過下面的示例和兩個實戰(zhàn)應用體會一下
output
output
3. 實戰(zhàn)應用
這里舉兩個實戰(zhàn)應用的小例子，第一個是公司名稱字段的模糊匹配，第二個是省市字段的模糊匹配
3.1 公司名稱字段模糊匹配
數(shù)據(jù)及待匹配的數(shù)據(jù)樣式如下：自己獲取到的數(shù)據(jù)字段的名稱很簡潔，并不是公司的全稱，因此需要進行兩個字段的合并
直接將代碼封裝為函數(shù)，主要是為了方便日后的調(diào)用，這里參數(shù)設(shè)置的比較詳細，執(zhí)行結(jié)果如下：
3.1.1?參數(shù)講解
第一個參數(shù)df_1是自己獲取的欲合并的左側(cè)數(shù)據(jù)（這里是data變量）；
第二個參數(shù)df_2是待匹配的欲合并的右側(cè)數(shù)據(jù)（這里是company變量）；
第三個參數(shù)key1是df_1中要處理的字段名稱（這里是data變量里的‘公司名稱’字段）
第四個參數(shù)key2是df_2中要匹配的字段名稱（這里是company變量里的‘公司名稱’字段）
第五個參數(shù)threshold是設(shè)定提取結(jié)果匹配度的標準。注意這里就是對extractOne方法的完善，提取到的最大匹配度的結(jié)果并不一定是我們需要的，所以需要設(shè)定一個閾值來評判，這個值就為90，只有是大于等于90，這個匹配結(jié)果我們才可以接受
第六個參數(shù)，默認參數(shù)就是只返回兩個匹配成功的結(jié)果
返回值：為df_1添加‘matches’字段后的新的DataFrame數(shù)據(jù)
3.1.2 核心代碼講解
第一部分代碼如下，可以參考上面講解process.extract方法，這里就是直接使用，所以返回的結(jié)果m就是列表中嵌套元祖的數(shù)據(jù)格式，樣式為: [(‘鄭州市’, 90), (‘河南省’, 0)]，因此第一次寫入到’matches’字段中的數(shù)據(jù)也就是這種格式
注意，注意：元祖中的第一個是匹配成功的字符串，第二個就是設(shè)置的threshold參數(shù)比對的數(shù)字對象
第二部分的核心代碼如下，有了上面的梳理，明確了‘matches’字段中的數(shù)據(jù)類型，然后就是進行數(shù)據(jù)的提取了，需要處理的部分有兩點需要注意的：
提取匹配成功的字符串，并對閾值小于90的數(shù)據(jù)填充空值
最后把數(shù)據(jù)添加到‘matches’字段
3.2 省份字段模糊匹配
自己的數(shù)據(jù)和待匹配的數(shù)據(jù)背景介紹中已經(jīng)有圖片顯示了，上面也已經(jīng)封裝了模糊匹配的函數(shù)，這里直接調(diào)用上面的函數(shù)，輸入相應的參數(shù)即可，代碼以及執(zhí)行結(jié)果如下：
數(shù)據(jù)處理完成，經(jīng)過封裝后的函數(shù)可以直接放在自己自定義的模塊名文件下面，以后可以方便直接導入函數(shù)名即可，可以參考將自定義常用的一些函數(shù)封裝成可以直接調(diào)用的模塊方法。
4. 全部函數(shù)代碼
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領(lǐng)取口令：616
