Python 基于数据帧和列表获取更多相似的单词

我想在我的数据帧上返回一个新列，其中的单词更类似于我的pandas列值（在本例中为col1）。 我的实际数据帧是：

我有以下清单：

['Product_A1', 'Product_B1', 'Product_C']

我的输出应该是：

为此，我使用以下代码（我只是打印结果）：

然而，我总是得到一个空的名单

我做错了什么

谢谢

试试这个：

df['col3'] = df['col1'].apply(lambda x : difflib.get_close_matches(x, products_list, cutoff=0.9))

您的解决方案的问题是，函数正在查找产品列表中的整个列。添加以下行，请参见：

In [8]: products_list2 = [['Product_Z1', 'Product_A', 'Product_B'], ['test']]

In [9]: difflib.get_close_matches(df['col1'], products_list2)
Out[9]: [['Product_Z1', 'Product_A', 'Product_B']]

试试这个：

df['col3'] = df['col1'].apply(lambda x : difflib.get_close_matches(x, products_list, cutoff=0.9))

您的解决方案的问题是，函数正在查找产品列表中的整个列。添加以下行，请参见：

In [8]: products_list2 = [['Product_Z1', 'Product_A', 'Product_B'], ['test']]

In [9]: difflib.get_close_matches(df['col1'], products_list2)
Out[9]: [['Product_Z1', 'Product_A', 'Product_B']]

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如果存在某种模式，您可以比较字符串的子集或使用正则表达式。Hugo Salvador在下面的回答中嵌入了对您的“我做错了什么”问题的回答，但只是为了澄清：匹配的第一个参数必须是字符串，而不是字符串列表。如果存在某种模式，您可以比较字符串的子集或使用正则表达式。Hugo Salvador在下面的答案中嵌入了您“我做错了什么”问题的答案，但只是为了澄清：匹配的第一个参数必须是字符串，而不是字符串列表。就代码而言，这是一个很好的答案。可以通过明确回答问题“出了什么问题？”并包含指向

difflib.get\u close\u matches

文档的链接来稍微改进。就代码而言，答案不错。可以通过明确回答问题“出了什么问题？”并包含指向

difflib.get\u close\u matches

文档的链接来稍微改进。