python - Pandas 中序列的相似度匹配

我尝试在SO中搜索答案，但没有找到任何帮助。

这是我想要做的：
我有一个数据框（这是一个小例子）：

 df = pd.DataFrame([[1, 5, 'AADDEEEEIILMNORRTU'], [2, 5, 'AACEEEEGMMNNTT'], [3, 5, 'AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY'], [4, 5, 'DEEEGINOOPRRSTY'], [5, 5, 'AACCDEEHHIIKMNNNNTTW'], [6, 5, 'ACEEHHIKMMNSSTUV'], [7, 5, 'ACELMNOOPPRRTU'], [8, 5, 'BIT'], [9, 5, 'APR'], [10, 5, 'CDEEEGHILLLNOOST'], [11, 5, 'ACCMNO'], [12, 5, 'AIK'], [13, 5, 'CCHHLLOORSSSTTUZ'], [14, 5, 'ANNOSXY'], [15, 5, 'AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY']],columns=['PartnerId','CountryId','Name'])

我的目标是找到PartnerId至少与某个Name相似的ratio。
另外，我只想比较具有相同PartnerId的CountryId。匹配的PartnerId应该附加到列表中，最后写入数据帧的新列中。

这是我的尝试：

itemDict = {item[0]: {'CountryId': item[1], 'Name': item[2]} for item in df.values}

from difflib import SequenceMatcher
def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

def calculate_similarity(x,itemDict):
    own_name = x['Name']
    country_id = x['CountryId']
    matching_ids = []
    for k, v in itemDict.items():

        if k != x['PartnerId']:
            if v['CountryId'] == country_id:

                ratio = similar(own_name,v['Name'])


                if ratio > 0.7:

                    matching_ids.append(k)
    return matching_ids

df['Similar_IDs'] = df.apply(lambda x: calculate_similarity(x,itemDict),axis=1)
print(df)

输出为：

    PartnerId  CountryId                          Name Similar_IDs
0           1          5            AADDEEEEIILMNORRTU          []
1           2          5                AACEEEEGMMNNTT          []
2           3          5  AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY        [15]
3           4          5               DEEEGINOOPRRSTY        [10]
4           5          5          AACCDEEHHIIKMNNNNTTW          []
5           6          5              ACEEHHIKMMNSSTUV          []
6           7          5                ACELMNOOPPRRTU          []
7           8          5                           BIT          []
8           9          5                           APR          []
9          10          5              CDEEEGHILLLNOOST         [4]
10         11          5                        ACCMNO          []
11         12          5                           AIK          []
12         13          5              CCHHLLOORSSSTTUZ          []
13         14          5                       ANNOSXY          []
14         15          5  AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY         [3]

我的问题是：
1.）有没有更有效的计算方法？我现在大约有20.000行，在不久的将来还会更多。
2）是否有可能摆脱itemDict并直接从数据框中获取？
3.）是否可以使用另一种距离测量方法更好？

非常感谢你的帮助！

最佳答案

您可以使用模块difflib。首先，您需要通过使用外部联接将表自身联接在一起，从而对所有字符串进行笛卡尔乘积运算：

cols = ['Name', 'CountryId', 'PartnerId']
df = df[cols].merge(df[cols], on='CountryId', how='outer')
df = df.query('PartnerId_x != PartnerId_y')

在下一步中，您可以从此answer应用函数并过滤出所有匹配项：

def match(x):
    return SequenceMatcher(None, x[0], x[1]).ratio()

match = df.apply(match, axis=1) > 0.7
df.loc[match, ['PartnerId_x', 'Name_x', 'PartnerId_y']]

输出：

     PartnerId_x                        Name_x  PartnerId_y
44             3  AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY           15
54             4               DEEEGINOOPRRSTY           10
138           10              CDEEEGHILLLNOOST            4
212           15  AABBCEEEEHIILMNNOPRRRSSTUUVY            3

如果没有足够的内存，则可以尝试遍历数据帧的行：

lst = []
for idx, row in df.iterrows():
    if SequenceMatcher(None, row['Name_x'], row['Name_y']).ratio() > 0.7:
        lst.append(row[['PartnerId_x', 'Name_x', 'PartnerId_y']])

pd.concat(lst, axis=1).T

partnerId

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