所需数据：DataAnalyst.csv 链接：https://pan.baidu.com/s/1d0b6M6vGX5lXeySCOKk0kA 提取码：697s 目录一、excel—常见的文本清理函数二、数据来源与介绍三、薪资处理一 常见文本清洗函数乱码问题：txt打开后再复制到excel 或使用其他转编码工具打开csv，可以另存为excel类型，即以xlsx结尾常见函数find:确定字符位置=f
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2024-02-27 19:42:52
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目录1、前言2、FuzzyWuzzy库介绍2.1 fuzz模块2.1.1 简单匹配（Ratio）2.1.2 非完全匹配（Partial Ratio）2.1.3 忽略顺序、大小写、特殊字符匹配（Token Sort Ratio）2.1.4 去重子集匹配（Token Set Ratio）2.2 process模块2.2.1 extract提取多条数据2.2.2 extractOne提取一条数据 1、
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2023-06-17 15:25:03
368阅读
# Python模糊匹配字符串实现指南
## 1. 引言
本文将向刚入行的开发者介绍如何使用Python实现模糊匹配字符串。模糊匹配是指在一个字符串中查找与给定模式相似的子串。在实际开发中，我们经常需要对大量的文本数据进行搜索和匹配，而模糊匹配可以帮助我们更灵活地处理这些需求。
## 2. 实现流程
为了更好地指导小白开发者完成这个任务，我们将整个实现流程分为以下几个步骤，并以表格形式展示：
原创
2023-09-28 13:08:43
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# Python模糊匹配字符串
在实际的开发中，经常会遇到需要对字符串进行模糊匹配的情况。模糊匹配是指在不完全匹配的情况下，找到与目标字符串或模式相似的字符串。Python提供了多种方法来实现字符串的模糊匹配，本文将介绍其中的几种方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 字符串查找方法
首先，我们可以使用字符串的内置方法`find()`和`index()`来进行简单的字符串查找。这两个方法都
原创
2023-07-31 09:57:11
2336阅读
# Python模糊匹配字符串的探索
在许多情况下，我们需要处理字符串数据，不仅要精确匹配，还可能需要一些模糊匹配的功能，以提高程序的灵活性。在Python中，有多种方法可以实现模糊匹配，最常见的方式是使用Python标准库中的`in`运算符和一些第三方库，如`difflib`。
## 使用 `in` 运算符进行基本匹配
`in` 运算符是Python中用于检查某个子字符串是否存在于另一个字
原创
2024-08-05 04:36:02
148阅读
# Python 字符串模糊匹配教程
在现代编程中，字符串模糊匹配是一项非常实用的技能。它可以帮助我们在大量数据中找到与给定字符串相似的结果。这篇文章将为你提供一个详细的指南，帮助你实现Python中的字符串模糊匹配功能。
## 整体流程
下面是实现字符串模糊匹配的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-17 08:08:33
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字符串一个字不对就匹配不上一直困扰着我们，使用递归方法实现字符串模糊顺序匹配。例如：字符串1：神啊，救救我吧字符串2：神啊救救我吧这2个字符串能匹配6个，最大字符串长度7，那么就是6/7=0.857 如果设定匹配率为75%那么这2个字符串就是匹配。这2个字符串有一个不匹配，如果我们设定可以容忍2个字符错误，那么这2个字符串也是匹配的。如果实现模糊匹配呢？分析：字符串比较2种情况，一种是匹配上，一种
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2023-10-05 22:30:27
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Vlookup函数，可以算是一个数据专员必须要会使用的基本函数了，确实很好用。但是你可能会注意到，Excel一旦数据量过大，打开都费劲了，何况打开后，你还要输入公式计算，就更费劲了，此时你有没有想到过被称作“万金油”的Python，他好像啥都可以做，是不是很牛逼？对于Excel来说的大数据量，但是对于Python来说，应该是小菜一碟。今天我就带着大家对比学习一下，怎么分别在Excel和Python
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2024-05-31 10:01:12
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Java实现字符串组合的模糊匹配背景实现方式后续优化 背景接到这么一个需求：根据用户输入内容（以下简称S）对一系列的字符串组合（每个字符串组合以下简称Z）进行模糊匹配，返回匹配的字符串组合（以下简称R）。 举个例子，有如下一系列的Z：(ab),(ab,cd),(ab,cd,ef) 当S为a时，R为(ab),(ab,cd),(ab,cd,ef) 当S为a,c时，R为(ab,cd),(ab,cd,e
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2023-05-19 14:19:13
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导读对比两个文件相似度，python中可通过difflib.SequenceMatcher/ssdeep/python_mmdt/tlsh实现，在大量需要对比，且文件较大时，需要更高的效率，可以考虑模糊哈希，本文就来和大家详细聊聊对比两个文件相似度，python中可通过difflib.SequenceMatcher/ssdeep/python_mmdt/tlsh实现，在大量需要对比，且文件较大时，
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2023-05-30 15:30:48
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Python正则表达式正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为"元字符"）。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。? （问号）通配符匹配文件名中的 0 个或 1 个字符，而 * （星号）通配符匹配零个或多个字符。使用正则表达式的原因：1、测试字符串内的模式。2、替换文本。3
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2023-11-10 10:29:48
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08_Pandas提取含有指定字符串的行（完全匹配，部分匹配）以下内容，如何使用pandas提取含有指定字符串的行的方法进行解释说明。行的提取（选择）方法完全匹配
==部分匹配
str.contains()：包含一个特定的字符串
参数na：缺少值NaN处理参数case：大小写我的处理参数regex：使用正则表达式模式str.endswith（）：以特定字符串结尾str.sta
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2024-05-15 13:41:22
224阅读
上面两个字符串的相似度为89%。
二、相似度ratio的计算
我们先看看这个包下面的源码，来查看thefuzz是怎么实现模糊匹配的。thefuzz源码包的结构如下：
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2023-07-28 11:16:00
1023阅读
# Python字符串模糊匹配批量实现教程
## 1. 介绍
在Python中实现字符串模糊匹配批量操作是一项常见的任务，尤其对于处理大量数据时非常有用。本文将向你介绍如何实现这个功能，帮助你快速入门。
## 2. 整体流程
以下是实现Python字符串模糊匹配批量的整体流程，你可以参考这个流程来完成任务。
```mermaid
gantt
title Python字符串模糊匹配批量
原创
2024-07-03 03:57:44
33阅读
# 实现Python DataFrame模糊匹配字符串
## 1. 介绍
在数据处理中，经常会遇到需要对字符串进行模糊匹配的情况。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地对数据进行处理。本文将教您如何在Python中使用DataFrame实现字符串的模糊匹配。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(
原创
2024-02-23 03:34:32
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目录
1.常用页面操作
①冻结窗口
②筛选
③选中整行、整列
④去重
⑤排序
⑥快捷键——ctrl+e
2.常用函数（数据透视表）
①VLOOKUP
②INDEX+MATCH
③IF
④COUNTIFS、SUMIFS
⑤字符串拼接（待更新具体操作）
⑥PIVOT TABLE（数据透视表）
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2023-11-29 22:09:46
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# Python中模糊匹配字符串
在开发中，我们常常需要处理字符串匹配的问题，尤其是在用户输入不规范的情况下，如何进行有效的字符串匹配成为了一个重要课题。模糊匹配，顾名思义，就是允许一定程度的错误或不精确，来找到符合条件的字符串。在Python中，有多种方法可以实现模糊匹配，本文将介绍一些常用的方法及其应用。
## 1. 什么是模糊匹配？
模糊匹配是指在处理字符串时，不要求字符串完全一致，而
基本原理模糊测试（fuzzing）是一种通过向程序提供非预期的输入并监控输出中的异常来发现软件中的故障的方法。用于模糊测试的模糊测试器（fuzzer）分为两类：一类是基于变异的模糊测试器，它通过对已有的数据样本进行变异来创建测试用例另一类是基于生成的模糊测试器，它为被测试系统使用的协议或文件格式建模，基于模型生成输入并据此创建测试用例。模糊测试流程模糊测试通常包含下面几个基本阶段：确定测试目标：确
字符串通配符的匹配算法如何实现带有?*通配符的字符串(string)匹配呢,可以把问题拆开看只含有?的模型(pattern),和只含有*的模型 只含有?的模型理解起来非常简单,因为?就等于一个字符,含有?的模型就等于一个字符串判断是否匹配,只要在给定字符串中,查找含有?的字符串就行了,而在字符串中查找字符串就是用indexOf.只不过现有的indexOf,不知道'?'就代表任意字符,所以
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，
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2019-05-28 10:02:00
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