Pandas中的序列相似性匹配[英] Sequences’ Similarity Matching in Pandas

本文是小编为大家收集整理的关于Pandas中的序列相似性匹配的处理方法,想解了Pandas中的序列相似性匹配的问题怎么解决?Pandas中的序列相似性匹配问题的解决办法?那么可以参考本文帮助大家快速定位并解决问题。

问题描述

我尝试在 SO 中搜索答案,但没有找到任何帮助.

这是我想要做的:
我有一个数据框(这里是一个小例子):

 df = pd.DataFrame([[1, 5, 'AADDEEEEIILMNORRTU'], [2, 5, 'AACEEEEGMMNNTT'], [3, 5, 'AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY'], [4, 5, 'DEEEGINOOPRRSTY'], [5, 5, 'AACCDEEHHIIKMNNNNTTW'], [6, 5, 'ACEEHHIKMMNSSTUV'], [7, 5, 'ACELMNOOPPRRTU'], [8, 5, 'BIT'], [9, 5, 'APR'], [10, 5, 'CDEEEGHILLLNOOST'], [11, 5, 'ACCMNO'], [12, 5, 'AIK'], [13, 5, 'CCHHLLOORSSSTTUZ'], [14, 5, 'ANNOSXY'], [15, 5, 'AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY']],columns=['PartnerId','CountryId','Name'])

我的目标是找到 Name 至少与某个 ratio 相似的 PartnerId.
此外,我只想比较具有相同 CountryId 的 PartnerId.匹配的 PartnerId 应附加到列表中,最后写入数据帧的新列中.

这是我的尝试:

itemDict = {item[0]: {'CountryId': item[1], 'Name': item[2]} for item in df.values}

from difflib import SequenceMatcher
def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

def calculate_similarity(x,itemDict):
    own_name = x['Name']
    country_id = x['CountryId']
    matching_ids = []
    for k, v in itemDict.items():

        if k != x['PartnerId']:
            if v['CountryId'] == country_id:

                ratio = similar(own_name,v['Name'])


                if ratio > 0.7:

                    matching_ids.append(k)
    return matching_ids

df['Similar_IDs'] = df.apply(lambda x: calculate_similarity(x,itemDict),axis=1)
print(df)

输出是:

    PartnerId  CountryId                          Name Similar_IDs
0           1          5            AADDEEEEIILMNORRTU          []
1           2          5                AACEEEEGMMNNTT          []
2           3          5  AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY        [15]
3           4          5               DEEEGINOOPRRSTY        [10]
4           5          5          AACCDEEHHIIKMNNNNTTW          []
5           6          5              ACEEHHIKMMNSSTUV          []
6           7          5                ACELMNOOPPRRTU          []
7           8          5                           BIT          []
8           9          5                           APR          []
9          10          5              CDEEEGHILLLNOOST         [4]
10         11          5                        ACCMNO          []
11         12          5                           AIK          []
12         13          5              CCHHLLOORSSSTTUZ          []
13         14          5                       ANNOSXY          []
14         15          5  AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY         [3]

我现在的问题是:
1.) 有没有更有效的计算方法?我现在有大约 20.000 行,在不久的将来还会更多.
2.) 是否有可能"摆脱" itemDict 并直接从数据框中进行操作?
3.) 使用另一种距离度量可能更好吗?

非常感谢您的帮助!

推荐答案

可以使用模块difflib.首先,您需要通过使用外连接将表连接到自身来生成所有字符串的笛卡尔积:

cols = ['Name', 'CountryId', 'PartnerId']
df = df[cols].merge(df[cols], on='CountryId', how='outer')    
df = df.query('PartnerId_x != PartnerId_y')

在下一步中,您可以应用此答案中的函数并过滤掉所有匹配项:

def match(x):
    return SequenceMatcher(None, x[0], x[1]).ratio()

match = df.apply(match, axis=1) > 0.7
df.loc[match, ['PartnerId_x', 'Name_x', 'PartnerId_y']]

输出:

     PartnerId_x                        Name_x  PartnerId_y
44             3  AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY           15
54             4               DEEEGINOOPRRSTY           10
138           10              CDEEEGHILLLNOOST            4
212           15  AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY            3

如果您没有足够的内存,您可以尝试遍历数据框的行:

lst = []
for idx, row in df.iterrows():
    if SequenceMatcher(None, row['Name_x'], row['Name_y']).ratio() > 0.7:
        lst.append(row[['PartnerId_x', 'Name_x', 'PartnerId_y']])

pd.concat(lst, axis=1).T

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