Расчет показателя сходства двух фреймов данных в пандах: - PullRequest
Новая
       18

Расчет показателя сходства двух фреймов данных в пандах:

0 голосов
/ 24 июня 2019

У меня есть два фрейма данных 

df1 = 

Id1   |city        |state       |country    
d1    |Hyd     |Telangana       |India    
d2    |Banglore    |Karnataka       |India   
d3    | Mysore     |karnataka       |India    


df2 = 

Id2  city      state       country     
b1   Hyd    Telangana     India    
b2   Banglore   Karnataka   India    

Output:

Id1    Id2   similarity_score    
d1     b1          100   
d1     b2          33.33    
d2     b1          33.33   
d2     b2          100   
d3     b1          33.33    
d3     b2          66.66

Здесь показатель сходства является лишь приблизительным, для сравнения может быть более трех столбцов.

Я пытался использовать функцию Левенштейна 

memo = {}   

def levenshtein(s, t): 

    if s == "":
        return len(t)
    if t == "":
        return len(s)
    cost = 0 if s[-1] == t[-1] else 1
    i1 = (s[:-1], t)
    if not i1 in memo:
        memo[i1] = levenshtein(*i1)
    i2 = (s, t[:-1])
    if not i2 in memo:
        memo[i2] = levenshtein(*i2)
    i3 = (s[:-1], t[:-1])
    if not i3 in memo:
        memo[i3] = levenshtein(*i3)
    res = min([memo[i1]+1, memo[i2]+1, memo[i3]+cost])
    return res

scores = [] 

for index, row in stringData.iterrows():  

    df = pd.DataFrame(columns = ['city','state','country'])
    for innerIndex, innerRow in stringData.iterrows():
        if(row['id1'] != innerRow['id2']):
            df = df.append({'id1': row['id1'], 'id2': innerRow['id2'], 'SimilarityScore': levenshtein(row['city'], innerRow['city'])
                            +levenshtein(str(row['state']), str(innerRow['state']))
                            +levenshtein(str(row['country']), str(innerRow['country']))}, ignore_index = True)
    fileName = 'score' + str(row['id1']) + '.csv'

Эта функция сопоставляет каждую букву столбца и дает мне оценку сходства, но я хочу сравнить столбец и вернуть 1 или 0 и вычислить оценку сходства.

...