R：有没有办法在两个不同的 dfs 中找到与两个字符串列的第一个元素相同的部分字符串匹配？

Question

我在两个不同的数据帧 df1 和 df2 -> df1$name和df2$name有两个字符串列。 df1 有超过 10000 行，而 df2 有大约 200+ 行。 例如：

df1 <- data.frame(name = c("Peter P", "Jim Gordon",  "Bruce Wayne", "Tony Stark","Mony Blake" ))

df2<- data.frame(name = c( "Jeter P", "Bruce Wayne", "Mony Blake" ))

注意：dfs 比这些大得多。

我首先使用合并功能。 它首先匹配公共行，但对于“Jeter P”却没有。 然后我使用了来自 Stringdist 库的部分匹配函数amatch和method = "lv" 。 它将 Peter P 与 Jeter P 相匹配，这两个不同的人。 我知道 amatch 会改变位置和字母等，但我希望函数搜索 df，同时在匹配字符串时保持字符串的第一个元素相同。

基本上，当我在df2$name对Jeter P使用部分字符串匹配时，它只会考虑来自df1$name行，其中字符串以 J 开头作为潜在的部分匹配。 是否可以？

提前致谢。

Answer 1

@RonakShah 今天早些时候发布了一个版本，但后来删除了它，因为他的解决方案不完全符合要求。

这个想法是使用fuzzyjoin包，它有很多功能可以在两个数据集之间进行模糊匹配。 他们中没有一个完全符合这个问题的要求，但这里有一个更长的答案应该这样做。

stringdist_inner_join函数执行常规模糊匹配。 它的工作原理是构建一个复杂的函数以在fuzzy_join使用。 它不导出该函数； 但是您可以创建自己的函数（我称之为stringdist_match ），它只是创建函数并将其导出。 然后结合起来，与一个比较第一个字母，并使用compbined功能（ custom_match中） fuzzy_join 。 这是一些代码。 大多数stringdist_match函数是从fuzzyjoin包中复制的。

library(fuzzyjoin)

stringdist_match <- function(max_dist = 2,
                            method = c("osa", "lv", "dl", "hamming", "lcs", "qgram",
                                       "cosine", "jaccard", "jw", "soundex"),
                            mode = "inner",
                            ignore_case = FALSE,
                            distance_col = NULL, ...) {
  # It's a good idea to force evaluation of all the arguments
  # in case they get changed between when we call this function and 
  # when we use the function it returns.

  force(max_dist)
  force(mode)
  force(ignore_case)
  force(distance_col)
  forceotherargs <- list(...)

  method <- match.arg(method)

  if (method == "soundex") {
    # soundex always returns 0 or 1, so any other max_dist would
    # lead either to always matching or never matching
    max_dist <- .5
  }

  function(v1, v2) {
    if (ignore_case) {
      v1 <- stringr::str_to_lower(v1)
      v2 <- stringr::str_to_lower(v2)
    }

    # shortcut for Levenshtein-like methods: if the difference in
    # string length is greater than the maximum string distance, the
    # edit distance must be at least that large

    # length is much faster to compute than string distance
    if (method %in% c("osa", "lv", "dl")) {
      length_diff <- abs(stringr::str_length(v1) - stringr::str_length(v2))
      include <- length_diff <= max_dist

      dists <- rep(NA, length(v1))

      dists[include] <- stringdist::stringdist(v1[include], v2[include], method = method, ...)
    } else {
      # have to compute them all
      dists <- stringdist::stringdist(v1, v2, method = method, ...)
    }
    ret <- tibble::tibble(include = (dists <= max_dist))
    if (!is.null(distance_col)) {
      ret[[distance_col]] <- dists
    }
    ret
  }
}

# Now the example.  First, create a matching function that
# just does the fuzzy part.
fuzzy_match <- stringdist_match()

# Next create a matching function that just compares first letters.
first_letter_match <- function(col1, col2) 
  sub("(^.).*", "\\1", col1) == sub("(^.).*", "\\1", col2)

# Now create one that requires both to match.
custom_match <- function(col1, col2) 
  first_letter_match(col1, col2) & fuzzy_match(col1, col2)

# Now run the example

df1 <- data.frame(name = c("Peter P", "Jim Gordon",  "Bruce Wayne", "Tony Stark","Mony Blake" ))

df2<- data.frame(name = c( "Jeter P", "Bruce Wayne", "Mony Blake" ))

fuzzy_inner_join(df1, df2, by = "name", match_fun = custom_match)
#>        name.x      name.y
#> 1 Bruce Wayne Bruce Wayne
#> 2  Mony Blake  Mony Blake

^{由reprex 包(v0.3.0) 于 2020 年 2 月 21 日创建}

有关stringdist_match所有参数的stringdist_match ，请参阅?fuzzyjoin::stringdist_join 。