python – 在数据框列中应用模糊匹配,并将结果保存在新列中

1. 简介

在数据分析和数据科学领域，Python语言是最热门和最流行的编程语言之一。在Python中，Pandas是一个功能强大的数据分析库，它提供了各种工具来处理和操作数据。在这篇文章中，我们将学习如何在数据框列中应用模糊匹配，并将结果保存在新列中。

2. 模糊匹配

模糊匹配是一种字符串匹配技术，可以在不完全匹配的情况下查找字符串。在Pandas中，我们可以使用str.contains()函数来进行模糊匹配。

2.1 str.contains()函数

str.contains()函数用于检查一个字符串是否包含另一个字符串。它返回一个布尔值，如果包含则为True，否则为False。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
        'color': ['red', 'yellow', 'orange', 'purple']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用str.contains()函数进行模糊匹配
df['match'] = df['fruit'].str.contains('a')
print(df)

输出结果如下：

      fruit   color  match
0     apple     red   True
1    banana  yellow   True
2    orange  orange   True
3     grape  purple  False

在上面的示例中，我们使用str.contains()函数查找字符串"fruit"中是否包含字母"a"，并将结果存储在新列"match"中。

3. 应用模糊匹配并新建列

现在，我们已经了解了如何使用str.contains()函数进行模糊匹配。接下来，我们将学习如何将它应用于数据框列，并将结果保存在新列中。

3.1 具体实例

假设我们有一份销售数据，其中包含销售日期、销售额和销售人员。我们希望在销售人员列中应用模糊匹配，查找所有包含"John"的销售人员。然后，将结果存储在一个新列中。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'date':['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        'sales':[100, 200, 150, 300, 125],
        'salesperson':['John Smith', 'Jane Doe', 'Bob Johnson', 'Mary Green', 'John Doe']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用str.contains()函数进行模糊匹配并新建列
df['match'] = df['salesperson'].str.contains('John')
print(df)

在上述代码中，我们使用str.contains()函数对数据框的"salesperson"列进行模糊匹配，并将结果存储在名为"match"的新列中。

输出结果：

         date  sales  salesperson  match
0  2021-01-01    100   John Smith   True
1  2021-01-02    200     Jane Doe  False
2  2021-01-03    150  Bob Johnson  False
3  2021-01-04    300   Mary Green  False
4  2021-01-05    125     John Doe   True

在上面的输出结果中，我们可以看到新列"match"包含了所有包含"John"的销售人员。我们可以看到"John Smith"和"John Doe"的值为True，因为它们包含"John"。

4. 结论

在这篇文章中，我们学习了如何在Python的Pandas库中应用模糊匹配。我们使用了str.contains()函数对数据框列进行模糊匹配，并将结果存储在新列中。这项技术非常有用，因为它可以帮助我们在大型数据集中查找字符串。