当前位置:

首页 > 编程开发 > 怎么通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类

怎么通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类

一、问题描述在实习的时候,需要将两个表格的内容进行匹配分类,比如两个不同的工程项目针对的对象都是A,那么就需要将这两个工程项目归类到A当中,而这当中的工程项目和施工对象数量都还挺多的,因此想着写个程序来自动将它们归类起来,这样可以减少很大一部分的工作量。二、运用方法由于两个表格中拥有相似的关键词,即一个表格的内容形式为为A工程项目,另一个表格的内容形式为A单位,那么我就需要将其中的“A”这个关键词相匹配就能够筛选出来了。能够达到目的的程序写法有不少,而我在这次的问题中选择了通过模糊匹配的算法来实现该功能。

    一、问题描述

    在实习的时候,需要将两个表格的内容进行匹配分类,比如两个不同的工程项目针对的对象都是A,那么就需要将这两个工程项目归类到A当中,而这当中的工程项目和施工对象数量都还挺多的,因此想着写个程序来自动将它们归类起来,这样可以减少很大一部分的工作量。

    二、运用方法

    由于两个表格中拥有相似的关键词,即一个表格的内容形式为为A工程项目,另一个表格的内容形式为A单位,那么我就需要将其中的“A”这个关键词相匹配就能够筛选出来了。能够达到目的的程序写法有不少,而我在这次的问题中选择了通过模糊匹配的算法来实现该功能。

    三、代码编写

    注:这里我们导入了difflib库,用于使用模糊匹配算法;xlwt库,用于导出excel表格

    3.1

    首先我们导入两个需要处理的excel表格。

    df1=pd.read_excel(r'D:\杂货\项目.xlsx',sheet_name='Sheet1')
    df2=pd.read_excel(r'D:\杂货\项目2.xlsx',sheet_name='Sheet1')#导入两个需要处理的excel表格

    怎么通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类

     两个表格的内容形式大致如上。而我的需求是将这两个表格相关的工程项目匹配归类。

    3.2

    再将我们所要处理的两列数据放入一个列表当中。

    for i in df1['XXXXXX改造']:#将这两列的数据存入list1和list2两个列表中
        list1.append(i)
    for j in df2['XXXXXX新改']:
        list2.append(j)

    3.3

    通过模糊匹配算法,将list2中的数据内容与list1中的数据内容一一匹配。

    for n in range(len(list2)):#通过模糊匹配算法,将list2与list1中的数据一一匹配,设置近似度为42%,得到匹配结果res
        query_word=str(list2[n])
        res=difflib.get_close_matches(query_word,list1,1,cutoff=0.42)
        res = "".join(res)
        listx.append(res)

    需要注意的是,该处调用了difflib库中的get_close_matches(query_word,list1,n,cutoff)方法,其中的query_word为被匹配的字符串;list1为要匹配的字符串列表;n为前topn个最佳匹配反回,我将其设置为1;cutoff为匹配度大小,为[0,1]的浮点数,也可以称为两者的相似程度,这个就看个人需求和具体问题来设置,我将其相似程度设置为0.42则恰好能够将我所需要匹配的两个表格的内容都匹配成功。

    由于res匹配出来的每一个结果都是是列表的形式,而我们想要将结果写入新的表格当中需要字符串形式的结果,因此使用res=””.join(res)方法将列表转换为字符串的形式,然后将字符串形式的结果放入listx列表当中,以便于写入新的excel表格。

    3.4

    由于担心会存在匹配结果遗漏的情况出现,因此我又将list1中的数据内容与list2中的数据内容一一匹配。

    for m in range(len(list1)):#同上,将list1与list2的数据一一匹配
        query_word=str(list1[m])
        res=difflib.get_close_matches(query_word,list2,1,cutoff=0.42)
        res="".join(res)
        listy.append(res)

    这时我将被匹配的字符串设置为list1中的字符串,要匹配的字符串列表设置为list2,其他参数一样,相当于说我先用表格1去匹配表格2,再用表格2去匹配表格1,这样就能够较好地解决遗漏的问题。

    3.5

    最后设置好新的excel表格的参数

    workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')#设定好新的excel表格的参数
    worksheet=workbook.add_sheet('test_sheet')
    worksheet.write(0,0,label='XXX改造')#从第0行第0列开始输入标签为XXX改造的数据
    worksheet.write(0,1,label='XX金额')#从第0行第1列开始输入标签为XX金额的数据
    worksheet.write(0,2,label='XXX新改')
    worksheet.write(0,3,label='XX金额')
    worksheet.write(0,4,label='已XXX金额')
     
    for i in range(len(listx)):#写入运算出来的数据
        worksheet.write(i+1,0,label=listx[i])
    for j in range(len(listy)):
        worksheet.write(j+1,2,label=listy[j])
    for k in range(len(list1)):
        worksheet.write(k+1,1,label=list3[k])
    for l in range(len(list2)):
        worksheet.write(l+1,3,label=list4[l])
        worksheet.write(l+1,4,label=list5[l])
    workbook.save(r'D:\杂货\新项目6.xls')#导出excel表格

    这里使用的向excel表格中写入数据内容的方法就不过多介绍,对于有一定处理excel经验的人能够很容易理解代码的含义。

    最后输出的表格形式如下:

    怎么通过python模糊匹配算法对两个excel表格内容归类

     通过两遍匹配,两者相互匹配度都高的则会出对应地出现在表格中,而只有单一匹配度高的,则出现了左边有数据右边没有数据,或者右边有数据左边没有数据的情况。

    四、代码集合

    import pandas as pd
    import difflib
    import xlwt#导入库
     
    df1=pd.read_excel(r'D:\杂货\项目.xlsx',sheet_name='Sheet1')
    df2=pd.read_excel(r'D:\杂货\项目2.xlsx',sheet_name='Sheet1')#导入两个需要处理的excel表格
     
    list1=[]#设置空列表,用于存储2017年一列的数据
    list2=[]#用于存储2018年一列的数据
    list3=list(df1['XX金额'])#将excel表格中的列数据列表化
    list4=list(df2['XX金额'])
    list5=list(df2['XXX金额'])
    listx=[]#用于存储匹配结果的数据
    listy=[]#同上
    for i in df1['XXXXXXXXX改造']:#将这两列的数据存入list1和list2两个列表中
        list1.append(i)
    for j in df2['XXXXXXXXXXXXX新改']:
        list2.append(j)
     
    for n in range(len(list2)):#通过模糊匹配算法,将list2与list1中的数据一一匹配,设置近似度为42%,得到匹配结果res
        query_word=str(list2[n])
        res=difflib.get_close_matches(query_word,list1,1,cutoff=0.42)
        res = "".join(res)
        listx.append(res)
     
    for m in range(len(list1)):#同上,将list1与list2的数据一一匹配
        query_word=str(list1[m])
        res=difflib.get_close_matches(query_word,list2,1,cutoff=0.42)
        res="".join(res)
        listy.append(res)
     
    workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')#设定好新的excel表格的参数
    worksheet=workbook.add_sheet('test_sheet')
    worksheet.write(0,0,label='XXXXXXXXX改造')
    worksheet.write(0,1,label='XX金额')
    worksheet.write(0,2,label='XXXXXXXXXXX新改')
    worksheet.write(0,3,label='XX金额')
    worksheet.write(0,4,label='XXX金额')
     
    for i in range(len(listx)):#写入运算出来的数据
        worksheet.write(i+1,0,label=listx[i])
    for j in range(len(listy)):
        worksheet.write(j+1,2,label=listy[j])
    for k in range(len(list1)):
        worksheet.write(k+1,1,label=list3[k])
    for l in range(len(list2)):
        worksheet.write(l+1,3,label=list4[l])
        worksheet.write(l+1,4,label=list5[l])
    workbook.save(r'D:\杂货\新项目6.xls')#导出excel表格
    本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
    作者最新文章
    编程开发 Python
    相关文章 更多
    C++动态数组初始化怎么写?常用语句与代码示例
    C++动态数组初始化怎么写?常用语句与代码示例

    深入解析C++中动态数组的初始化机制,涵盖new操作符的不同用法、基本类型与类对象的初始化差异,以及为何在现代C++开发中应优先使用std::vector。

    Python安装后怎么打开:使用IDLE或命令行启动解释器
    Python安装后怎么打开:使用IDLE或命令行启动解释器

    刚在Windows安装好Python却不知道如何启动?本文详细演示如何通过开始菜单找到并打开IDLE集成开发环境,以及如何在PowerShell或命令提示符中使用python和py命令启动交互式解释器、运行.py脚本文件。包含退出解释器的方法及常见启动问题排查,帮助初学者快速验证安装成功并开始编写代码。

    Windows系统Python安装教程:下载、勾选PATH及环境变量配置
    Windows系统Python安装教程:下载、勾选PATH及环境变量配置

    针对Windows初学者的Python安装实战指南。详细讲解如何从Python官网下载匹配架构的安装包,重点演示安装首屏勾选“Add python.exe to PATH”的关键操作,并提供使用python --version和py命令验证环境变量的具体步骤,帮助新手快速搭建开发环境并排查路径问题。

    Excel筛选大于指定数值:操作步骤与结果验证
    Excel筛选大于指定数值:操作步骤与结果验证

    本教程演示如何在Excel中筛选大于指定数值的数据。核心步骤包括:确保数据连续、选中表头、通过“开始→排序和筛选”开启筛选,并在“数字筛选”中选择“大于”输入阈值。筛选仅隐藏不符合条件的行,不删除数据。完成后需逐行验证可见数据是否均大于阈值,并可通过取消筛选恢复全部数据。

    Office三件套实战:Word+Excel+PPT高效协作工作流
    Office三件套实战:Word+Excel+PPT高效协作工作流

    本文通过“活动报名与费用汇报”真实案例,演示如何高效协同使用Word、Excel和PPT。从建立规范的项目文件夹开始,分别完成Word内容撰写、Excel数据统计与PPT结论展示,并强调多软件间数据一致性与交付检查的重要性,帮助新手建立完整的办公任务处理逻辑。

    电脑入门自学路线:Word、Excel、PPT 实战练习指南
    电脑入门自学路线:Word、Excel、PPT 实战练习指南

    本文提供Word、Excel和PPT的零基础自学路线,强调以“可交付成果”为导向而非功能堆砌。通过分阶段练习文档排版、数据表格处理及演示文稿制作,帮助新手建立规范的文件管理、公式核对及放映检查习惯,快速掌握日常办公核心技能。

    Excel怎么做台账自动统计
    Excel怎么做台账自动统计

    在日常工作中,台账的建立与统计几乎是绕不开的活儿——无论是考勤记录、项目跟踪,还是财务核算,一套清晰的台账就是效率的基石。而Excel,说它是实现这一目标的“利器”恐怕没人会反对。它既能帮你快速搭建表格,又能通过公式和透视表让数据自己“说话”。今天就来聊聊,怎么用Excel把台账这件事做到既省力又精

    PDF表格怎么转换成Excel?如何免费将PDF表格转成Excel?
    PDF表格怎么转换成Excel?如何免费将PDF表格转成Excel?

    大家有没有遇到过PDF里的表格无法直接编辑的情况?这时候,将其转换为Excel再进行数据整理就会方便很多。下面,我给大家详细介绍3种完整的操作方法,每一步都配有对应的操作截图,同时还会说明普通PDF和扫描版表格在处理上的区别。 方法一:用极轻PDF转换Excel极轻PDF(pdf.cn)的PDF转E

    麒麟OS如何查看Python进程的运行状态
    麒麟OS如何查看Python进程的运行状态

    要想确认麒麟OS中Python程序的运行状态以及资源占用情况,我们可以这样做:用ps -ef | grep python来筛选进程;通过top命令,按P键排序查看实时负载;使用pgrep -f "script.py"精准获取PID;借助lsof -p PID验证文件打开状态。另外,还可以结合syst

    Mac如何把书签导出为Excel表格
    Mac如何把书签导出为Excel表格

    在Mac系统中,Safari和Chrome浏览器均不支持直接将书签导出为Excel的.xlsx格式,若想实现这一操作,需借助第三方工具或手动中转。具体而言,可先利用Safari浏览器将书签导出为Bookmarks.html文件,随后再通过Excel、Numbers等软件打开并进行格式转换;或者运行P

    查看更多
    精品专题 更多
    装机必备
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows
    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    macOS软件
    macOS软件

    正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

    Mac软件 更多
    灵活计算器
    灵活计算器
    macOS/iOS/Android

    灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

    赤友清理大师
    赤友清理大师
    macOS

    赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    极度公式
    极度公式
    Windows/macOS/Linux

    极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    WINDOWS 更多
    Windows 10
    Windows 10
    Windows

    Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

    极度公式
    极度公式
    Windows/macOS/Linux

    极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    密码键盘
    密码键盘
    Windows/macOS/iOS/Android

    密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。