如何合并名称不一致的数据集？

2024-03-07 11:19:17

如何合并名称不同的数据集

概述

在数据处理中，合并来自不同来源的数据集是家常便饭。但是，当数据集中的名称不一致时，合并过程就会变得困难。这篇文章将深入探讨合并名称不同的数据集的解决方案，一步一步地引导你解决这个问题，并提供代码示例和实际案例。

识别问题

要合并名称不同的数据集，首先需要明确问题所在。找出数据集 A 和 B 中名称不一致的部分。例如，在“candy, hard, blue raspberry”和“blue, raspberry, hard candy”中，“candy”和“blue”的不一致就是问题的关键。

解决方法

解决这一问题的分步指南如下：

预处理数据集： 删除标点符号和空格，将名称拆分为单词。
创建单词数组： 为数据集 B 中的每个名称创建一个单词数组。
查找最匹配的名称： 使用相似度算法，在数据集 A 中找到与数据集 B 中名称最匹配的名称。
合并数据集： 根据找到的最匹配的名称，将两个数据集合并起来。

代码示例

使用 Python 代码，可以实现上述步骤：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

data_a = pd.read_csv('data_a.csv')
data_b = pd.read_csv('data_b.csv')

data_a['name'] = data_a['name'].str.replace('[^a-zA-Z ]', '').str.lower()
data_b['name'] = data_b['name'].str.replace('[^a-zA-Z ]', '').str.lower()

vectorizer = CountVectorizer()
X_a = vectorizer.fit_transform(data_a['name'])
X_b = vectorizer.transform(data_b['name'])

similarity_matrix = cosine_similarity(X_a, X_b)
max_similarity = np.max(similarity_matrix, axis=1)
best_matches = np.argmax(similarity_matrix, axis=1)

data_merged = pd.merge(data_a, data_b.iloc[best_matches], left_index=True, right_index=True)