Python实现字符串模糊匹配及其在实战中的应用

Python实现字符串模糊匹配及其在实战中的应用

在实际开发中，经常需要根据一个字段的值来查找另一个表格中对应的值，这时候就可以使用表格关联函数VLOOKUP。但是，在实际数据处理中，我们经常遇到输入的字符串有一些变体，这对于精确匹配是很困难的。因此，在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 实现字符串模糊匹配，并介绍其在实际应用中的具体案例。

1. 字符串模糊匹配的核心思想

字符串模糊匹配的核心思想是利用字符串的相似度计算函数，根据输入的字符串和已知的字符串进行比较，并返回一个相似度得分。其中，常用的相似度计算方法包括：

• Levenshtein Distance（编辑距离）
• Jaccard Similarity（Jaccard相似系数）
• Cosine Similarity（余弦相似度）

本文将使用编辑距离作为相似度计算的方法，编辑距离定义为把一个字符串转化成另一个字符串所需的最少操作次数。

2. 针对字符串模糊匹配的Python库：fuzzywuzzy

由于字符串模糊匹配在实际应用中较为普遍，因此在 Python 中也有相应的库来支持字符串模糊匹配。其中，fuzzywuzzy 是比较常用的一个库。

安装方法：

pip install fuzzywuzzy
pip install python-Levenshtein

3. 代码实现：使用Python实现vlookup 字符串模糊匹配