python - 如何计算两个Pandas DataFrame列之间的Levenshtein距离？

我正在尝试计算两个Pandas列之间的Levenshtein距离，但我被卡住了这是我正在使用的library。这是一个最小的，可重现的示例：

import pandas as pd
from textdistance import levenshtein

attempts = [['passw0rd', 'pasw0rd'],
            ['passwrd', 'psword'],
            ['psw0rd', 'passwor']]

df=pd.DataFrame(attempts, columns=['password', 'attempt'])

   password  attempt
0  passw0rd  pasw0rd
1   passwrd   psword
2    psw0rd  passwor

我的可怜尝试：

df.apply(lambda x: levenshtein.distance(*zip(x['password'] + x['attempt'])), axis=1)

该功能是这样工作的。它需要两个字符串作为参数：

levenshtein.distance('helloworld', 'heloworl')

Out[1]: 2

最佳答案

也许我缺少了一些东西，您是否有理由不喜欢lambda表达式？这对我有用：

import pandas as pd
from textdistance import levenshtein

attempts = [['passw0rd', 'pasw0rd'],
            ['passwrd', 'psword'],
            ['psw0rd', 'passwor'],
            ['helloworld', 'heloworl']]

df=pd.DataFrame(attempts, columns=['password', 'attempt'])

df.apply(lambda x: levenshtein.distance(x['password'],  x['attempt']), axis=1)

出：

0    1
1    3
2    4
3    2
dtype: int64

关于python - 如何计算两个Pandas DataFrame列之间的Levenshtein距离？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/60007062/