在数据分析领域，经常会遇到需要数据操作和处理的大型数据集。 经常出现的此类问题之一是根据模糊值过滤行，尤其是在处理文本数据时。 Pandas 是一个流行的用于数据操作的 Python 库，它提供了一个优雅的解决方案来帮助解决这个问题。 在本文中，我们将深入探讨如何使用 Pandas 使用模糊值过滤行，逐步探索代码，并讨论有助于解决类似问题的相关库和函数。
为了开始解决这个问题，我们将利用 熊猫 图书馆与 模糊的 帮助计算不同字符串之间相似度的库。 这 模糊的 库使用 Levenshtein 距离，这是一种基于将一个字符串转换为另一个字符串所需的编辑（插入、删除或替换）次数的相似性度量。
安装和导入所需的库
首先，我们需要安装并导入必要的库。 您可以使用 pip 安装 Pandas 和 fuzzywuzzy：
pip install pandas pip install fuzzywuzzy
安装后，将库导入 Python 代码中：
import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process
根据模糊值过滤行
现在我们已经导入了所需的库，让我们创建一个虚构的数据集并展示如何根据模糊值过滤行。 在此示例中，我们的数据集将包含服装名称及其相应的款式。
data = {'Garment': ['T-shirt', 'Polo shirt', 'Jeans', 'Leather jacket', 'Winter coat'],
'Style': ['Casual', 'Casual', 'Casual', 'Biker', 'Winter']}
df = pd.DataFrame(data)
假设我们要过滤包含名称类似于“Tee shirt”的服装的行，我们将需要使用 fuzzywuzzy 库来完成此操作。
search_string = "Tee shirt"
threshold = 70
def filter_rows(df, column, search_string, threshold):
return df[df[column].apply(lambda x: fuzz.token_sort_ratio(x, search_string)) >= threshold]
filtered_df = filter_rows(df, 'Garment', search_string, threshold)
在上面的代码中，我们定义了一个函数 过滤行 它有四个参数：DataFrame、列名、搜索字符串和相似度阈值。 它根据指定的阈值返回一个过滤后的 DataFrame，该阈值是使用 模糊.token_sort_ratio 来自 fuzzywuzzy 库的函数。
逐步理解代码
- 首先，我们创建一个名为 df 包含我们的数据集。
- 接下来，我们将搜索字符串定义为“Tee shirt”，并将相似度阈值设置为 70。您可以根据所需的相似度级别调整阈值。
- 然后我们创建一个名为 过滤行，它根据搜索字符串与指定列中每一行的值之间的 Levenshtein 距离过滤 DataFrame。
- 最后，我们称 过滤行 函数来获取我们过滤后的 DataFrame， 过滤后的_df.
总之，Pandas 与 fuzzywuzzy 库相结合，是一种基于模糊值过滤行的出色工具。 了解这些库及其功能可以让我们高效地操作数据并解决复杂的数据处理任务。
