Соответствующие идентификаторы с различным набором имен - PullRequest
Новая
       30

Соответствующие идентификаторы с различным набором имен

2 голосов
/ 06 февраля 2020

У меня есть набор данных, содержащий список названий компаний и соответствующий идентификатор для них. Есть несколько экземпляров каждой компании, причем некоторые выглядят по-разному. Существует по крайней мере один экземпляр каждого названия компании, который имеет идентификатор, но не все из-за несоответствий в написании. Все компании сгруппированы вместе. Данные выглядят примерно так: 

company_name                 id

T. Rowe Price Group
Group, T. Rowe Price         576
T. ROWE PRICE GROUP
Transatlantic, Inc           458
Transatlantic, Incorporated
Transatlantic, Inc           458

Есть ли хороший способ сопоставить названия компаний с отсутствующими идентификаторами с их правильными?

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 06 февраля 2020

Вот один из способов сделать это, используя pandas: 

import pandas as pd
import numpy as np
import re
from collections import OrderedDict
# a function that splits a string into text and number
def my_splitter(s):
    return filter(None, re.split(r'(\d+)', s))
#reading the data as a dataframe from the file
df=pd.read_csv('dataset.txt',sep='\t',header=None,skiprows=1,names=['Name'])
join=[]
for i in range(len(df)):
    if len(my_splitter(df['Name'][i]))!=2:
        join.append({'Name': my_splitter(df['Name'][i])[0], 'ID': 'na'})
    else:
        join.append({'Name': my_splitter(df['Name'][i])[0], 'ID': my_splitter(df['Name'][i])[1]})
df_new=pd.DataFrame(join) 

diction=OrderedDict()
#creating a dictionary that stores the company name and ID
for i in range(len(df_new)):
    if df_new['ID'][i]!='na':
        diction[df_new['ID'][i]]=df_new['Name'][i].split()

for i in range(len(df_new)):
    if df_new['ID'][i]=='na':
        for j in diction:
            if bool(set(df_new['Name'][i].split()) & set(diction[j])):
                df_new['ID'][i]=j

print (df) # contents of the testing file read as a dataframe
print ("####################")
print (df_new)
#save result to a file - dataset.txt
df_new.to_csv('dataset.txt', sep='\t')

Вывод: 

                              Name
0               T. Rowe Price Group
1  Group, T. Rowe Price         576
2               T. ROWE PRICE GROUP
3  Transatlantic, Inc           458
4       Transatlantic, Incorporated
5  Transatlantic, Inc           458
####################
    ID                           Name
0  576            T. Rowe Price Group
1  576  Group, T. Rowe Price         
2  576            T. ROWE PRICE GROUP
3  458  Transatlantic, Inc           
4  458    Transatlantic, Incorporated
5  458  Transatlantic, Inc
0 голосов
/ 06 февраля 2020

Используя NLTK, вы можете преобразовать названия компаний в их root (посмотрите отсюда пример стемминга и лемматизации https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html), затем вы можете дать тот же идентификатор для той же компании.

...