使用Pandas计算系统客户名称的相似度

引言

在日常业务处理中，我们经常会面临将不同系统中的数据进行匹配和比对的情况。特别是在涉及到客户管理的领域，我们需要确保两个系统中的客户记录是准确、一致和无重复的。

本文将介绍如何使用Python的Pandas库来处理这个问题。我们将以一个示例情景为例，假设我们有一个MR系统和一个客户系统，这两个系统都有一个客户ID和客户名称的列。我们的目标是根据客户ID匹配后，计算两列客户名称的相似度。

实现步骤

步骤1：导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库。除了Pandas库，我们还将使用fuzzywuzzy库来计算字符串相似度。

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz

步骤2：创建示例数据集

为了演示我们的方法，让我们创建一个简单的示例数据集。假设我们有一个包含MR系统客户信息的DataFrame，其中包括客户ID和客户姓名的列。同样地，我们还有一个包含客户系统客户信息的DataFrame，其中也包括客户ID和客户姓名的列。

mr_system = pd.DataFrame({
    '客户ID': ['1001', '1002', '1003', '1004', '1005'],
    '客户姓名': ['中国电信', '中石油股份有限公司', '中国工商银行', '阿里巴巴集团', '腾讯控股有限公司']
})
customer_system = pd.DataFrame({
    '客户ID': ['1001', '1002', '1003', '1004', '1005'],
    '客户姓名': ['中国电信通信集团', '中石化石油化工集团', '中国建设银行股份有限公司', '京东集团有限公司', '百度在线网络技术']
})

步骤3：数据匹配和相似度计算

现在，我们将根据客户ID将这两个数据集进行匹配，并计算两列客户名称的相似度。我们可以使用Pandas的merge()方法来合并两个数据集，并根据客户ID进行匹配。

matched_data = pd.merge(mr_system, customer_system, on='客户ID')

然后，我们可以使用fuzzywuzzy库的fuzz.ratio()方法来计算两列客户名称的相似度。该方法返回一个介于0到100之间的分数，表示两个字符串的相似程度。

matched_data['相似度'] = matched_data.apply(lambda row: fuzz.ratio(row['客户姓名_x'], row['客户姓名_y']), axis=1)

步骤4：结果展示

最后，我们可以打印出匹配后的数据和相似度结果。

print(matched_data[['客户ID', '客户姓名_x', '客户姓名_y', '相似度']])

结果示例：

    客户ID    客户姓名_x    客户姓名_y    相似度
0    1001    中国电信    中国电信通信集团    67
1    1002    中石油股份有限公司    中石化石油化工集团    33
2    1003    中国工商银行    中国建设银行股份有限公司    44
3    1004    阿里巴巴集团    京东集团有限公司    29
4    1005    腾讯控股有限公司    百度在线网络技术    0

步骤5：查询相似度大于40的客户

matched_data.loc[matched_data.相似度 > 40]

输出：

    客户ID    客户姓名_x    客户姓名_y    相似度
0    1001    中国电信    中国电信通信集团    67
2    1003    中国工商银行    中国建设银行股份有限公司    44

结论

通过使用Pandas库和字符串相似度算法，我们可以方便地计算两个系统中客户名称的相似度。这有助于我们发现和处理重复或相似的客户记录，提高数据的准确性

到此这篇关于使用Pandas计算系统客户名称的相似度的文章就介绍到这了,更多相关Pandas计算相似度内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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