Python 减少fuzzypattern匹配的执行时间

我不是迭代地传递单个参数，而是传递整个列，但仍然需要相同的时间

大约需要1分钟，非常长

这是密码

from fuzzywuzzy import fuzz
import json
import pandas as pd
import time

k = pd.read_csv(r"/home/hamza/Downloads/retrosynthesis1-all.csv")
k.dropna()
word = input(" Enter String : ")
t0 = time.time()

patterns = pd.DataFrame(data=k['Target'])
print(type(patterns))
result = pd.DataFrame(data=k['Reactant'])
w=[word for i in range(len(patterns))]

wd = pd.DataFrame(data=w, columns=['input'])
df = pd.concat([wd, patterns, result], axis=1, sort=False)
print(df)

def get_ratio(row):
    name = row['input']
    name1 = row['Target']
    return fuzz.partial_ratio(name, name1)

res = df[df.apply(get_ratio, axis=1) > 70]

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您可以尝试使用

difflib

，因为处理整个数据集仍然需要2-3分钟。就执行时间而言，这比上一个要高。您可以尝试使用rapidfuzz来执行此操作，它应该比FuzzyFuzzy快一点。您可以尝试使用

difflib

，因为处理整个数据集仍然需要2-3分钟。就执行时间而言，这比上一个要高。您可以尝试使用rapidfuzz来实现这一点，它应该比FuzzyFuzzy快一点。