在一列中模糊匹配字符串，并使用Fuzzywuzzy创建新的数据框

Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame(
    {'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 
     'fruits': ['apple', 'apples', 'orange', 'apple tree', 'oranges', 'mango']
    })
   id      fruits
0   1       apple
1   2      apples
2   3      orange
3   4  apple tree
4   5     oranges
5   6       mango

我希望在列fruits找到模糊字符串，并按如下方式获得一个新的数据框，其ratio_score高于80。

使用Fuzzywuzzy软件包在Python中怎么做？ 谢谢。 请注意， ratio_score是一系列构成示例的值。

我的解决方案：

df.loc[:,'fruits_copy'] = df['fruits']
df['ratio_score'] = df[['fruits', 'fruits_copy']].apply(lambda row: fuzz.ratio(row['fruits'], row['fruits_copy']), axis=1) 

预期结果：

     id      fruits    matched_id     matched_fruits   ratio_score   
0     1       apple        2                apples           95
1     1       apple        4            apple tree           85     
2     2      apples        4            apple tree           80   
3     3      orange        5               oranges           95     
4     6       mango         

参考相关：

使用python将匹配的列与自身模糊匹配

在数据框列上应用模糊匹配，并将结果保存到新列中

如何在python中的数组的列中模糊匹配项？

使用Fuzzywuzzy在数据框中创建一列匹配结果

Answer 1

我的参考下面的解决方案： 在数据框列上应用模糊匹配，并将结果保存在新列中

df.loc[:,'fruits_copy'] = df['fruits']

compare = pd.MultiIndex.from_product([df['fruits'],
                                      df['fruits_copy']]).to_series()

def metrics(tup):
    return pd.Series([fuzz.ratio(*tup),
                      fuzz.token_sort_ratio(*tup)],
                     ['ratio', 'token'])

compare.apply(metrics)

                       ratio  token
apple      apple         100    100
           apples         91     91
           orange         36     36
           apple tree     67     67
           oranges        33     33
           mango          20     20
apples     apple          91     91
           apples        100    100
           orange         33     33
           apple tree     62     62
           oranges        46     46
           mango          18     18
orange     apple          36     36
           apples         33     33
           orange        100    100
           apple tree     25     25
           oranges        92     92
           mango          55     55
apple tree apple          67     67
           apples         62     62
           orange         25     25
           apple tree    100    100
           oranges        24     24
           mango          13     13
oranges    apple          33     33
           apples         46     46
           orange         92     92
           apple tree     24     24
           oranges       100    100
           mango          50     50
mango      apple          20     20
           apples         18     18
           orange         55     55
           apple tree     13     13
           oranges        50     50
           mango         100    100