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在数据框列中应用模糊匹配,并将结果保存到新列中

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的库和数据框。常用的数据处理库包括pandas和numpy,可以使用以下代码导入:
代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个包含需要进行模糊匹配的列的数据框。假设我们有一个名为df的数据框,其中包含一个名为"column_name"的列,需要在该列中进行模糊匹配。可以使用以下代码创建数据框:
代码语言:python
代码运行次数:0
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df = pd.DataFrame({'column_name': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']})
  1. 使用str.contains()函数进行模糊匹配。str.contains()函数可以用于在字符串中查找特定的模式。在本例中,我们可以使用以下代码在"column_name"列中查找包含"app"的模式:
代码语言:python
代码运行次数:0
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df['new_column'] = np.where(df['column_name'].str.contains('app'), 'Match', 'No Match')
  1. 查看结果。可以使用以下代码查看包含模糊匹配结果的新列:
代码语言:python
代码运行次数:0
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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  column_name new_column
0       apple      Match
1      banana   No Match
2      orange   No Match
3       grape   No Match

在这个例子中,我们在"column_name"列中进行了模糊匹配,如果某行的值包含"app",则在新列"new_column"中标记为"Match",否则标记为"No Match"。

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