Python 处理数据帧中的缩写和拼写错误的单词

我有一个数据框，里面有拼写错误的单词和缩写，就像这样

输入：
df=pd.DataFrame（['swtch'，'cola'，'FBI'，'，
“smsng”、“BCA”、“MIB”]，列=[“拼写错误”]）
输出：
拼写错误
0 swtch
一杯可乐
2联邦调查局
3 smsng
公元前4年
5 MIB

我需要纠正拼写错误的单词和abv的注释

我尝试过创建字典，例如：

输入：
dicts=pd.DataFrame（[‘可口可乐’、‘联邦调查局’，
'三星'，'中亚银行'，'开关'，'黑衣人']，列=['words']）
输出：
话
0可口可乐
1联邦调查局
2三星
3中亚银行
4开关
5个黑衣人

然后应用这个代码

x=[next（iter（x），np.nan）表示映射中的x（lambda x:difflib.get_close_matches（x，dicts.words），df.拼写错误）]
df['fix']=x
打印（df）

输出结果是我已成功更正拼写错误，但未更正缩写

misspelled        fix
0      swtch     switch
1       cola  coca cola
2        FBI        NaN
3      smsng    samsung
4        BCA        NaN
5        MIB        NaN

---

请提供帮助。

如何采用双管齐下的方法，首先纠正拼写错误，然后扩展缩写：

df = pd.DataFrame(['swtch', 'cola', 'FBI', 'smsng', 'BCA', 'MIB'], columns=['misspelled'])
abbreviations = {
    'FBI': 'Federal Bureau of Investigation',
    'BCA': 'Bank Central Asia',
    'MIB': 'Men In Black',
    'cola': 'Coca Cola'
}

spell = SpellChecker()
df['fixed'] = df['misspelled'].apply(spell.correction).replace(abbreviations)

结果:

  misspelled                            fixed
0      swtch                           switch
1       cola                        Coca Cola
2        FBI  Federal Bureau of Investigation
3      smsng                            among
4        BCA                Bank Central Asia
5        MIB                     Men In Black

---

我使用，但你可以使用任何拼写检查库。它将

smsng

更正为

中的
，但这是对自动拼写更正的警告。不同的库可能会给出不同的结果
您的数据中有多少缩写？@Erfan如果我们说有1000万行，其中20%是Abbvrevisions，那么大约是20万个数据呢