Python中如何模糊搜索exl里的值并返还sheet页名字？

Posted 2023-05-12

如1图所示，“香蕉”这个值，在sheet页“一月”出现过，那么在B列就反回“一月”这个值即可；若像“甘蔗”在多个sheet页出现过，那么在B列就反回“一月、四月”。求助大佬们这种模糊查找用py怎么弄。。

这不是模糊查找

如果你用xlwings，那大概是

import xlwings as xw

xb=xw.Book("xxx.xlsx")

@xw.func

def aaa(x):

ret=[]

for i in xb.sheets[:-1]:

if x in ','.join(i[1,1].expand('down').value):

ret.append(i.name)

return ','.join(ret)

直接运行是：

import xlwings as xw

xb=xw.Book('xxx.xlsx')

sht=xb.sheets[-1]

ret=[]

for i in sht[2,1].expand('down').value:

tmp=[]

for j in xb.sheets[:-1]:

if i in ','.join(j[1,1].expand('down').value):

tmp.append(j.name)

ret.append(','.join(tmp))

sht[2,2].options(transpose=True).value=ret

这里没法写缩进，改一下把。。。

参考技术A 需求不难
你说的模糊究竟是要模糊到什么程度呢追问

这个模糊的意思，就是我要找的那个， 一个字或一个词。在某句话里包含着。只需要能知道它在哪个sheet页出现过即可。

追答

这是精确查找，没有模糊
可帮写私信

在 Pandas 中模糊搜索列

【中文标题】在 Pandas 中模糊搜索列

【英文标题】：Fuzzy Searching a Column in Pandas

【发布时间】：2021-01-16 09:50:12

【问题描述】：

有没有办法使用FuzzyWuzzy 或类似库在数据框列中搜索值？ 我试图在一个列中找到一个与另一列中的值相对应的值，同时考虑到模糊匹配。所以

例如，如果我在一列中有 州名，而在另一列中有 州代码，我将如何找到佛罗里达州的州代码，即 FL 同时提供餐饮服务像“Flor”这样的缩写？

也就是说，我想找到与“Flor”对应的州名的匹配项，并获得相应的州代码“FL”。

非常感谢任何帮助。

【参考方案1】：

如果缩写都是前缀，您可以使用.startswith() 字符串方法来处理状态的短版本或长版本。

>>> test_value = "Flor"
>>> test_value.upper().startswith("FL")
True
>>> "Florida".lower().startswith(test_value.lower())
True

但是，如果您有更复杂的缩写，difflib.get_close_matches 可能会满足您的需求！

>>> import pandas as pd
>>> import difflib
>>> df = pd.DataFrame("states": ("Florida", "Texas"), "st": ("FL", "TX"))
>>> df
    states  st
0  Florida  FL
1    Texas  TX
>>> difflib.get_close_matches("Flor", df["states"].to_list())
['Florida']
>>> difflib.get_close_matches("x", df["states"].to_list(), cutoff=0.2)
['Texas']
>>> df["st"][df.index[df["states"]=="Texas"]].iloc[0]
'TX'

您可能想尝试/排除IndexError 从 difflib 读取返回列表的第一个成员，并可能调整截止以减少与关闭状态的错误匹配（也许提供所有状态作为 可能性 给某些用户或需要更多字母来表示关闭状态）。

您还可能会看到将两者结合起来的最佳结果；在尝试模糊匹配之前先测试前缀。

把它们放在一起

def state_from_partial(test_text, df, col_fullnames, col_shortnames):
    if len(test_text) < 2:
        raise ValueError("must have at least 2 characters")

    # if there's exactly two characters, try to directly match short name
    if len(test_text) == 2 and test_text.upper() in df[col_shortnames]:
        return test_text.upper()

    states = df[col_fullnames].to_list()
    match = None
    # this will definitely fail at least for states starting with M or New
    #for state in states:
    #    if state.lower().startswith(test_text.lower())
    #        match = state
    #        break  # leave loop and prepare to find the prefix

    if not match:
        try:  # see if there's a fuzzy match
            match = difflib.get_close_matches(test_text, states)[0]  # cutoff=0.6
        except IndexError:
            pass  # consider matching against a list of problematic states with different cutoff

    if match:
        return df[col_shortnames][df.index[df[col_fullnames]==match]].iloc[0]

    raise ValueError("couldn't find a state matching partial: ".format(test_text))

注意以“New”或“M”（可能还有其他）开头的状态，它们都非常接近并且可能需要特殊处理。测试将在这里创造奇迹。