我正在尝试在其标题列上合并有关电影的两个数据框。 不幸的是，它们不共享索引，顺序不同，并且不包含所有相同的电影。 我已经整理了足够的标题，可以比较它们并确定它们是否可以被视为同一部电影，这是可以接受的。 在进行比较之后，我试图将那些“匹配的”标题设置为彼此相等（从df2中获取标题，并在df中覆盖它的等效内容），但是我似乎无法使其正常工作。

这是df.head（10） 

      Unnamed: 0                                       title    imdb_id  \
72            72                                   Gully Boy  tt2395469   
767          767                                   Long Shot  tt2139881   
1000        1000                                      Little  tt8085790   
1285        1285                                       Dumbo  tt3861390   
1342        1342                           Don"t Stop Me Now  tt9260446   
1358        1358  How to Train Your Dragon: The Hidden World  tt2386490   
1621        1621                               Captive State  tt5968394   
1658        1658                   Spider-Man: Far from Home  tt6320628   
1944        1944                           Avengers: Endgame  tt4154796   
1946        1946                              Captain Marvel  tt4154664

这是df2.head（10） 

      Unnamed: 0  bo_year_rank                                      title  \
7455           0             1                           Avengers Endgame   
7456           1             2                              The Lion King   
7457           2             3                            Captain Marvel    
7458           3             4                   Spider-Man Far from Home   
7459           4             5                                Toy Story 4   
7460           5             6                                    Aladdin   
7461           6             7         Fast  Furious Presents Hobbs  Shaw   
7462           7             8                        The Wandering Earth   
7463           8             9                                     Ne Zha   
7464           9            10  How to Train Your Dragon The Hidden World

我正在使用的比较功能： 


def fix_stupid_titles(title, list_titles, min_score=0):
    # -1 score incase we don't get any matches
    max_score = -1
    # Returning empty name for no match as well
    max_title = ""
    # Iterating over all names in the other
    for title2 in list_titles:
        #Finding fuzzy match score
        score = fuzz.ratio(title, title2)
        # Checking if we are above our threshold and have a better score
        if (score > min_score) & (score > max_score):
            max_title = title2
            max_score = score

    return (title, max_title, max_score)

我的想法是遍历一个数据帧并应用stupid_titles函数来检查相似性，但是然后我不确定如何更新标题以使它们相等。 

for i, title in enumerate(df.title):
    thing=fix_stupid_titles(title, df2.title, min_score=75)
    #thing saves the return of the functoin (title, max_title, score)
    df['title'][thing[1]]=thing[0]

我希望当功能确定它们相似时，用df2的标题覆盖df中的标题。

任何帮助，将不胜感激！ 或有关如何更有效地进行此操作的建议。 谢谢！

#1楼 票数：0

您可以通过Fuzzywuzzy的process简单地实现它。 

df_choices = df['title'].values

这将从您的df框中获取标题列表 

def fuzzratio(row, options):
    match, score = process.extractOne(row['title'], options, scorer=fuzz.ratio)
    row['matches'] = match
    row['score'] = score
    return row

matches = df2.apply(lambda x: fuzzratio(x, df_choices), axis=1)
matches.columns = ['title', 'matches', 'score']

函数fuzzratio用于获得df2框中所有标题的最佳匹配标题。 

merges = df2.merge(matches, on='title', how = 'inner')
merges = merges.loc[merges['score'] >= 90]
merges.drop('score', axis=1, inplace=True)
merges.columns = ['new_title', 'title']

过滤所有得分大于75的标题。 

df = df.merge(merges, on='title', how = 'left')
df.loc[~df['new_title'].isna(), 'title'] = df['new_title']
df.drop('new_title', axis=1, inplace=True)

将原始df与merges数据帧中的标题merges 。 合并后，覆盖标题。

我希望这有帮助。

  ask by Brandon Lau translate from so

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