如何使用Python对 Pandas Dataframe 列进行模糊匹配？

Pandas是Python中非常常用的数据分析库之一，该库中的DataFrame是一个非常强大的数据结构，可以容纳各种类型的数据。在实际应用中，我们有时需要对DataFrame中的数据进行模糊匹配，以便筛选出我们需要的数据。本文将介绍如何使用Python对 Pandas Dataframe 列进行模糊匹配。

数据准备

首先，我们需要准备一些测试数据。

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 定义测试数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eric'],
        'Age': [25, 38, 21, 47, 52],
        'Sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male']}
 
# 将数据存储到DataFrame中
df = pd.DataFrame(data)

上述代码使用了一个字典格式的数据，其中包含Name、Age和Sex三列数据，然后将其存储到DataFrame中。

模糊匹配

精准匹配

在我们开始模糊匹配之前，让我们先了解一下如何进行精确匹配。DataFrame中的一列可以通过其列名来访问。例如，要访问Name列，我们可以使用以下代码：

name_col = df['Name']
print(name_col)

这将输出以下结果：

0      Alice
1        Bob
2    Charlie
3       Dave
4       Eric
Name: Name, dtype: object

可以看到，这个输出包含了Name列中的所有数据。现在，如果我们要查找Name列中的所有值等于“Charlie”的记录，可以使用以下代码：

charlie_df = df[df['Name'] == 'Charlie']
print(charlie_df)

这将输出以下结果：

       Name  Age   Sex
2  Charlie   21  Male

模糊匹配

现在，如果我们要查找Name列中的所有值与“Char”相近的记录应该怎么办？为了实现这一目标，需要使用Python的re模块中的正则表达式。 然后，我们将使用pandas中的str.contains方法，该方法可以接受一个正则表达式作为参数，并返回一个布尔向量，该向量指示相应行是否包含与该正则表达式匹配的字符串。

例如，如果要查找Name列中包含“char”的所有记录，可以使用以下代码：

import re

char_pattern = re.compile('char', flags=re.IGNORECASE)

char_df = df[df['Name'].str.contains(char_pattern)]
print(char_df)

这将输出以下结果：

       Name  Age   Sex
2  Charlie   21  Male

在这个示例中，我们定义了一个正则表达式模式char_pattern，它是大小写不敏感的，并使用了re.IGNORECASE标志。然后，我们使用str.contains方法检查Name列中的每行是否包含char_pattern，如果包含，则返回一个True的布尔值。最后，我们使用布尔向量筛选DataFrame中的行，以获取与模式匹配的所有行。