在数据框的两列应用模糊匹配分数答案

【问题标题】：Apply fuzzy matching score at two columns of a dataframe在数据框的两列应用模糊匹配分数
【发布时间】：2018-11-29 07:59:18
【问题描述】：

我有数据框：

df =
    original_title                     title
      Mexico Oil                    Gas Summit
      Mexico Oil                    Gas Summit

我必须模糊匹配这两个（original_title & title）列的实体并获得分数。以下是我的代码：

compare = pd.MultiIndex.from_product([ df['original_title'],df ['title'] ]). to_series()
def metrics (tup):
    return pd.Series([fuzz.partial_ratio(*tup),fuzz.token_sort_ratio(*tup)], ['partial', 'token'])

compare.apply(metrics)

上面的代码将每个原始标题与整个标题列进行比较。同时，我希望它将每个原始标题与每一行中的标题进行比较。我的预期结果是：

df =
 original_title                    title                 partial_ratio
 Mexico Oil                      Africa Oil                   81
 French Property Exhibition      French                      100
 French Exhibition               French Exhibition           100

非常感谢您的帮助。谢谢

【问题讨论】：

标签： python fuzzywuzzy

【解决方案1】：

您可以使用Dataframes apply()函数如下：

df['partial_ratio'] = df.apply(lambda x: fuzz.partial_ratio(x['original_title'], x['title']), axis=1)

这给出了我认为您所追求的结果（尽管数字略有不同）：

...    partial_ratio
...    78
...    83
...    100
...    100
...    100

【讨论】：