例如：我们手头有>1百万行数据的销售表haha.csv，要筛选所有和客户，比如中国移动，有关的销售记录。怎么做？Python实现的关键点：在于使用pandas.Series.str.contains实现模糊匹配 ，即所有包含关键词“中国移动”在内记录。第二版最新答案：第一版答案用于遍历DataFrame是否含有关键词。但是，如果我们只需要查询一列数据是否含有目标关键词的话，如下更快捷：# 第
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2023-08-17 09:37:25
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一、需求角度1.使用情景多组(大量，成百上千条)数据的情况下，给单个数据某一属性的非结构化录入值(尤其是文本信息，如地址等)以相应的关键词打上标签，便于后续的数据透视或相关处理。2.使用人群像我一样喜欢偷懒的人。3.需求1)核心需求是——对于所有元素的某一属性，提取关键词并以此关键词为标签给该元素打上标签。这一需求对于常见的结构化录入值包含的某些信息进行处理是非常容易的，可以直接使用Excel的分
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2023-08-23 21:24:41
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正则表达式的作用：用来匹配字符串
一、字符串方法
字符串提供的方法是完全匹配，不能进行模糊匹配
s = 'hello world'
# 字符串提供的方法是完全匹配，不能进行模糊匹配
print(s.find('ll')) # 2 查找ll的位置，输出的是第一个l的位置
ret = s.replace('ll', 'xx') # 替换，用ll 替换为 xx
print(ret) # hexxo w
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2024-07-22 13:06:27
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导入：>>> from fuzzywuzzy import fuzz
>>> from fuzzywuzzy import process1）>>> fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
out 97
>>> fuzz.partial_ratio("this is
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2023-09-19 11:22:51
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MySQL提供标准的SQL模式匹配，以及一种基于像Unix实用程序，如：vi、grep和sed的扩展正则表达式模式匹配的格式 一、SQL模式（% ，_） SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符，而“%”匹配任意数目字符（包括零个字符）。在MySQL中，SQL的模式缺省是忽略大小写的。 注意：在你使用SQL模式时，你不能使用=或!=；而使用LIKE或NOT LIKE比较操
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2023-05-23 12:38:07
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导 言大家好，继续我们的VLOOKUP函数系列课程。VLOOKUP函数是Excel中极其重要的一个函数。在上一讲中，我们系统学习了VLOOKUP函数的语法结构及其参数代表的意义。语法结构：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)参数含义：第1个参数为查找值，代表根据什么查找，第2个参数是查找区域，代表从哪
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2023-09-06 19:52:38
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大家好，今天小V给大家带来VLOOKUP的又一种用法！vlookup函数是Excel中极其重要的一个函数。温故知新vlookup函数语法结构：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)先来回顾下前面我们学习的VLOOKUP函数用法：精确匹配，vlookup精确匹配可以代替IF函数多层嵌套，查找更简单；模糊匹配，vlook
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2024-02-03 16:41:38
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最近在项目中遇到了很多模糊匹配字符串的需求，总结一下实现思路。 大体需求场景是这样的：省项目中，各个地市报送的本地证照目录非常不规范，只有不规范的证照名称，且没有与国家标准证照目录中的证照名称进行对应。需要将这些名称不规范的证照与国家标准目录中的证照对应起来。 拿到一个不规范的证照名称，需要将其与国家标准目录中的证照名称进行一一比对，并选取匹配度最高的一个国家标准证照作为结果。匹配度的计算
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2023-08-24 16:41:12
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python如何去匹配汉字？如何用re配置中文？python如何匹配汉字？python怎么匹配中文？ 那么，咱们现在开始！！！1 import re
2 str = '中国人好人水滴角奥德赛加激动'
3 re_str = str.encode('utf-8')
4 match_str = '中国.+'.encode('utf-8')
5 print(re.match(match_
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2023-06-04 20:48:34
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# 实现Hive模糊匹配函数的步骤指南
## 引言
在Hive中，模糊匹配是很常见的需求，特别是在处理大量文本数据时。本文将指导你如何实现Hive模糊匹配函数，使你能够灵活地处理各种模糊匹配需求。
## 整体流程
下面是实现Hive模糊匹配函数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建自定义函数 | 创建一个Hive自定义函数来实现模糊匹配功能。 |
原创
2024-01-18 06:36:44
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# 实现jQuery模糊匹配函数
## 整体流程
为了实现jQuery模糊匹配函数，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个input框用于输入内容 |
| 2 | 监听input框的输入事件 |
| 3 | 根据输入内容对需要匹配的元素进行筛选展示 |
## 代码示例
### 步骤一：创建一个input框
```mark
原创
2024-07-07 05:37:34
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# 模糊匹配函数在Java中的应用
在软件开发过程中，我们经常会遇到需要进行模糊匹配的情况，比如搜索引擎、文本编辑器等。在Java中，我们可以通过使用一些函数来实现模糊匹配，这样可以更加灵活地处理字符串匹配的需求。
## 模糊匹配函数的应用场景
模糊匹配函数在实际开发中有着广泛的应用场景。比如在搜索引擎中，用户可能输入了一个关键词的拼写错误，我们需要通过模糊匹配来找到相关的结果；在文本编辑器
原创
2024-06-11 04:56:39
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通配符的分类:%百分号通配符: 表示任何字符出现任意次数 (可以是0次)._下划线通配符:表示只能匹配单个字符,不能多也不能少,就是一个字符.like操作符:LIKE作用是指示mysql后面的搜索模式是利用通配符而不是直接相等匹配进行比较.注意: 如果在使用like操作符时,后面的没有使用通用匹配符效果是和=一致的,SELECT * FROM products WHERE products.pro
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2024-08-09 20:16:25
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在日常开发工作中，经常会遇到这样的一个问题：要对数据中的某个字段进行匹配，但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据，里面省份一栏有的写“广西”，有的写“广西壮族自治区”，甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。今天跟大家分享FuzzyWuzzy一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。让你轻松解决烦恼的匹配问题！前言在处理数据的过程中，难免会遇到下面类似的场景，自己
文章目录前言一、difflib是什么？二、代码总结 前言因项目需要，待匹配的字符串需要与给出的字符串（以逗号分隔）进行模糊匹配。经过查阅资料，本文采用的是python自带的difflib库。一、difflib是什么？Difflib作为python的标准库，无需安装，作用是对比文本之间的差异，而且支持输出可读性比较强的HTML文档。 本文主要用到库difflib的类SequenceMatcher的
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2023-06-02 15:50:19
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Python 代码实现模糊查询1、导语：模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了，它所做的就是根据用户输入的部分内容，猜测用户想要的文件名，并提供一个推荐列表供用户选择。样例如下：Vim (Ctrl-P)Sublime Text (Cmd-P)‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性，同时也非常易于实现。 2、问题分析：我们有一堆字符串(文件名)集合，我
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2023-06-15 07:01:56
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Python提供fuzzywuzzy模块，不仅可用于计算两个字符串之间的相似度，而且还提供排序接口能从大量候选集中找到最相似的句子。（1）安装pip install fuzzywuzzy（2）接口说明两个模块：fuzz, process，fuzz主要用于两字符串之间匹配，process主要用于搜索排序。fuzz.ratio(s1,s2)直接计算s2和s2之间的相似度，返回值为0-100，100表示
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2023-11-18 22:03:38
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目录VLOOKUPINDEXMATCHROWCOLUMNOFFSET
1 VLOOKUP函数功能：按列查找语法格式：＝VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确or 模糊查找）查找方式有2种：
精确查找：0或FALSE模糊查找：1或TRUE查询方式 (1) 单条件查询（使用单个关键字检索，且检索关键字在选择区域的第一列。如
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2024-06-14 05:02:46
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说到Vlookup函数，通常很多人都只会精确查找，即要求查找的内容要和数据源中的内容完全一致。其实Vlookup函数模糊匹配的功能也很强大，下面我们就来了解一下~带着问题来学习—示例1下图为某公司不同销售业绩对应的奖金情况，现在要根据员工的实际业绩情况，得到对应的提成比例和提成金额。 【方法一】IF函数嵌套法 提成比例：F2=IF(E2<2000,0.05,IF(E2
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2024-01-20 02:11:47
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Python 是一个很棒的语言。
它是世界上发展最快的编程语言之一。
它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。
整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户(初学者和高级用户)的合适选择。
它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。
在本文中，我们会研究一些用于数据科学任
