如何計算兩個 Pandas DataFrame 列之間的 Levenshtein 距離？

Question

我正在嘗試計算兩個 Pandas 列之間的 Levenshtein 距離，但我卡住了這是我正在使用的庫。 這是一個最小的、可重現的示例：

import pandas as pd
from textdistance import levenshtein

attempts = [['passw0rd', 'pasw0rd'],
            ['passwrd', 'psword'],
            ['psw0rd', 'passwor']]

df=pd.DataFrame(attempts, columns=['password', 'attempt'])

   password  attempt
0  passw0rd  pasw0rd
1   passwrd   psword
2    psw0rd  passwor

我可憐的嘗試：

df.apply(lambda x: levenshtein.distance(*zip(x['password'] + x['attempt'])), axis=1)

這就是該功能的工作原理。 它接受兩個字符串作為參數：

levenshtein.distance('helloworld', 'heloworl')

Out[1]: 2

Answer 1

也許我遺漏了一些東西，你不喜歡 lambda 表達式有什么原因嗎？ 這對我有用：

import pandas as pd
from textdistance import levenshtein

attempts = [['passw0rd', 'pasw0rd'],
            ['passwrd', 'psword'],
            ['psw0rd', 'passwor'],
            ['helloworld', 'heloworl']]

df=pd.DataFrame(attempts, columns=['password', 'attempt'])

df.apply(lambda x: levenshtein.distance(x['password'],  x['attempt']), axis=1)

出去：

0    1
1    3
2    4
3    2
dtype: int64