记录链接工具RecordLinkage：强大的模块化Python记录链接套件

记录链接工具RecordLinkage：强大的模块化Python记录链接套件

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RecordLinkage是一个功能强大且模块化的Python记录链接工具包，专为在单个或不同数据源之间的记录链接设计。该工具集提供了执行记录链接和去重复任务所需大部分工具。它包含索引方法、记录比较函数以及分类器。

本项目受到FREELY EXTENSIBLE BIOMEDICAL RECORD LINKAGE (FEBRL)的启发，FEBRL是一个出色的项目。与FEBRL不同的是，RecordLinkage使用pandas和numpy进行数据处理和计算。借助灵活且强大的pandas库，可以将记录链接过程轻松集成到现有的数据处理项目中。

该项目旨在构建一个易于扩展的记录链接框架。你能够轻松引入自定义的索引算法、相似度衡量标准以及分类器。

基本链接示例

首先导入recordlinkage模块及其重要工具，并导入数据操作框架pandas。

import recordlinkage
import pandas

接着，将你的数据加载到pandas DataFrame中。

df_a = pandas.DataFrame(YOUR_FIRST_DATASET)
df_b = pandas.DataFrame(YOUR_SECOND_DATASET)

由于直接比较所有记录可能非常耗时，我们可以使用内置的索引技巧如**阻挡（Blocking）**来创建候选链接集合。以下例子中，只有姓氏相同的记录对才会被返回。

indexer = recordlinkage.Index()
indexer.block('surname')
candidate_links = indexer.index(df_a, df_b)

对于每个候选链接，你可以使用Compare类中的比较或相似性算法进行比较。

c = recordlinkage.Compare()

c.string('name_a', 'name_b', method='jarowinkler', threshold=0.85)
c.exact('sex', 'gender')
c.date('dob', 'date_of_birth')
c.string('str_name', 'streetname', method='damerau_levenshtein', threshold=0.7)
c.exact('place', 'placename')
c.numeric('income', 'income', method='gauss', offset=3, scale=3, missing_value=0.5)

# 生成特征向量
feature_vectors = c.compute(candidate_links, df_a, df_b)

然后，基于这些比较结果，利用分类算法（如逻辑回归分类器或无监督机器学习的ECM分类器）将候选链接分为匹配或不匹配的配对。

主要特性

RecordLinkage的主要特性包括：

• 使用简单的工具对数据进行清洗和标准化
• 通过智能索引方法（例如阻挡和排序邻域索引）生成记录对
• 对不同类型的变量（如字符串、数字和日期）使用多种比较和相似度衡量标准
• 提供多种分类算法，包括有监督和无监督算法
• 内置常见的记录链接评估工具
• 多个内置数据集

文档

最新的文档和API参考可在recordlinkage.readthedocs.org找到。文档中提供了一些基础用法示例，比如去重和两个DataFrame的链接。

安装

RecordLinkage要求Python 3.8或更高版本。使用pip轻松安装：

pip install recordlinkage

工具包依赖于流行包，如Pandas、Numpy、Scipy以及Scikit-learn。完整的依赖列表可以在安装指南中找到，还有推荐和可选的依赖项。

许可证

该记录链接工具的许可证是BSD-3-Clause。

引用

如果在学术背景下使用此工具，请予以引用。确保DOI和版本号与已安装版本匹配。引用样式可以在出版商网站上找到。引用信息如下：

@software{de_bruin_j_2019_3559043,
  author       = {De Bruin, J},
  title        = {{Python Record Linkage Toolkit: A toolkit for
                   record linkage and duplicate detection in Python}},
  month        = dec,
  year         = 2019,
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {v0.14},
  doi          = {10.5281/zenodo.3559043},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.3559043}
}

需要帮助？

如果你在记录链接代码或问题上遇到困难，或者有任何其他问题，欢迎发送邮件至jonathandebruinos@gmail.com咨询。

结论

RecordLinkage不仅简化了记录链接的过程，而且其灵活性使其成为数据整合、去重和发现潜在关联的理想选择。无论你是数据科学家、研究员还是开发人员，RecordLinkage都能以其强大的功能和易用性，帮助你在数据管理领域取得突破。立即开始使用RecordLinkage，提升你的数据分析效率吧！

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