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库介绍

• FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法，计算两个序列之间的差异。

• Levenshtein Distance算法，又叫 Edit Distance算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。

安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple FuzzyWuzzy

• fuzz模块用法1：简单匹配（Ratio）

• 这个不怎么精确，不常用

fuzz模块用法1：简单匹配（Ratio）

• 这个不怎么精确，不常用

from fuzzywuzzy import fuzzres = fuzz.ratio("江苏省", "江苏省")
print(res)
res = fuzz.ratio("上海", "上海市")
print(res)

• 输出

• 一个为100%

• 一个为80%

100
80

fuzz模块用法2：推荐使用—非完全匹配（Partial Ratio）

• 非完全匹配，精度较高

from fuzzywuzzy import fuzzres = fuzz.partial_ratio("江苏省", "江苏省")
print(res)
res = fuzz.partial_ratio("江苏", "江苏省")
print(res)

• 输出

• 两个都是显示100%

100
100

fuzz模块用法3：Token Sort Ratio）

• 以 空格 为分隔符，小写化所有字母，无视空格外的其它标点符号

from fuzzywuzzy import fuzzres = fuzz.ratio("西藏 自治区", "自治区 西藏")
print(res)
res = fuzz.ratio('I love YOU','YOU LOVE I')
print(res)
res = fuzz.token_sort_ratio("西藏 自治区", "自治区 西藏")
print(res)
res = fuzz.token_sort_ratio('I love YOU','YOU LOVE I')
print(res)

• 输出

50
30
100
100

process模块

• fuzz这几个ratio()函数（方法）最后得到的结果都是数字，如果需要获得匹配度最高的字符串结果，还需要依旧自己的数据类型选择不同的函数，然后再进行结果提取，如果但看文本数据的匹配程度使用这种方式是可以量化的，但是对于我们要提取匹配的结果来说就不是很方便了，因此就有了process模块。

• 用于处理备选答案有限的情况，返回模糊匹配的字符串和相似度。

extract提取多条数据

• 类似于爬虫中select，返回的是列表，其中会包含很多匹配的数据

from fuzzywuzzy import fuzz,processchoices = ["河南省", "郑州市", "湖北省", "武汉市"]
res = process.extract("郑州", choices, limit=2)
print(res)

• 输出

[('郑州市', 90), ('河南省', 0)]

extractOne提取一条数据

• 如果要提取匹配度最大的结果，可以使用extractOne，注意这里返回的是 元组 类型， 还有就是匹配度最大的结果不一定是我们想要的数据，可以通过下面的示例和两个实战应用体会一下

from fuzzywuzzy import fuzz,processchoices = ["河南省", "郑州市", "湖北省", "武汉市"]
# res = process.extract("郑州", choices, limit=2)
# print(res)res = process.extractOne("郑州", choices)
print(res)res = process.extractOne("北京", choices)
print(res)

• 输出

('郑州市', 90)
('湖北省', 45)

实战应用

• 代码已注释

from fuzzywuzzy import fuzz, process
import pandas as pddata = pd.read_excel('data.xlsx')
company = pd.read_excel('company.xlsx')# 模糊匹配
def fuzzy_merge(df_1, df_2, key1, key2, threshold=90, limit=2):""":param df_1: df_1是自己获取的欲合并的左侧数据（这里是data变量）:param df_2: df_2是待匹配的欲合并的右侧数据（这里是company变量）:param key1: key1是df_1中要处理的字段名称（这里是data变量里的‘公司名称’字段）:param key2: df_2中要匹配的字段名称（这里是company变量里的‘公司名称’字段）:param threshold: threshold是设定提取结果匹配度的标准。注意这里就是对extractOne方法的完善，提取到的最大匹配度的结果并不一定是我们需要的，所以需要设定一个阈值来评判，这个值就为90，只有是大于等于90，这个匹配结果我们才可以接受:param limit: 默认参数就是只返回两个匹配成功的结果:return: df_1添加‘matches’字段后的新的DataFrame数据"""s = df_2[key2].tolist()m = df_1[key1].apply(lambda x: process.extract(x, s, limit=limit))df_1['matches'] = mm2 = df_1['matches'].apply(lambda x: [i[0] for i in x if i[1] >= threshold][0] if len([i[0] for i in x if i[1] >= threshold]) > 0 else '')df_1['matches'] = m2return df_1df = fuzzy_merge(data, company, '公司名称', '公司名称', threshold=90)
print(df)

• 输出

     公司名称           matches
0    卫材药业  卫材药业（江苏）医疗科技有限公司
1    基蛋生物  基蛋生物（苏州）生物科技有限公司
2    康宁杰瑞                  
3    恩华药业                  
4  南京正大天晴       

总结

• 希望对初学者有帮助

• 致力于办公自动化的小小程序员一枚

• 希望能得到大家的【一个免费关注】！感谢

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