通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类

接下来我将为你详细讲解通过Python模糊匹配算法对两个Excel表格内容归类的完整实例教程。以下是步骤：

1. 安装必要的Python第三方库

我们需要安装以下Python第三方库：

• pandas：用于读取和处理Excel表格。
• fuzzywuzzy：用于实现模糊匹配算法。

可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas fuzzywuzzy

2. 读取Excel表格数据

使用pandas库读取Excel表格数据，代码示例：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

我们将两个Excel表格分别存储到df1和df2变量中。

3. 数据预处理

在进行模糊匹配之前，需要对数据进行一些预处理。首先，需要将字符串数据转换为小写字母，以消除字符串的大小写影响，代码示例：

df1['列名'] = df1['列名'].str.lower()
df2['列名'] = df2['列名'].str.lower()

其次，需要删除重复的数据，以避免重复比较和匹配，代码示例：

df1 = df1.drop_duplicates()
df2 = df2.drop_duplicates()

4. 实现模糊匹配算法

使用fuzzywuzzy库实现模糊匹配算法。我们将对df1中的每一行数据，分别在df2中查找最佳匹配，代码示例：

from fuzzywuzzy import fuzz

for i, row1 in df1.iterrows():
    max_score = -1
    max_index = -1
    for j, row2 in df2.iterrows():
        score = fuzz.token_sort_ratio(row1['列名'], row2['列名'])
        if score > max_score:
            max_score = score
            max_index = j
    if max_index >= 0:
        # 匹配成功
        print(row1['列名'], ' - ', df2.iloc[max_index]['列名'])

其中，fuzz.token_sort_ratio()是fuzzywuzzy库提供的模糊匹配算法，用于计算两个字符串的相似度得分。我们使用nested loop（嵌套循环）的方式，将df1中的每行数据与df2中的每行数据进行比较，查找最佳匹配。

5. 结束说明

通过上述步骤，我们完成了通过Python模糊匹配算法对两个Excel表格内容归类的实例教程。在实践过程中，你可以根据实际情况调整代码和算法，以达到更好的结果。