在python中从数据帧的列表名到列名查找类似的匹配项

我有一个“净额”的可能列名列表，即

list1=[“总额”、“现金总额”、“净额”]

例如，我有一个数据框，它的列名是

df.columns=[‘应收账款ffa’、‘当年净金额’、‘退款现金’、‘付款’]

我想将

list1

与

'net amount'

的可能名称与

df

进行匹配，它应该可以为我获取'net amount of the year'

将

list1

与

df.columns

匹配，并从df中获得与列名相似的匹配

有什么建议吗

提前感谢

您可以使用

---

如何循环列表和列名。然后检查列表项（字符串）是否是列名（也是字符串）的子字符串

---

您的列表1是固定的还是不断变化的？如果您有固定的值列表，那么您可以使用regex将它们设置为一个值列表，然后循环通过df.columns列表并执行此regex并从捕获的组中获取匹配。这是正则表达式-

（总金额[\w\s']+），？|（总现金[\w\s']+），？|（净金额[\w\s']+），？

，您可以在这里查看-我的列表不断变化，我有一个数据框中每列可能的列名列表，我这样做的原因是因为我处理多个数据帧，并且每个数据帧中的列名称都不同。因此，我制作了一个列表，并尝试与数据帧列名匹配并获取它。在这种情况下，您可以为list1运行一个循环，准备正则表达式，然后运行另一个循环以匹配df.columns中的列名。当有匹配时，您可以使用$1、$2或$3来获取捕获的组。这将在O（n^2）时间内运行。可能没有那么有效。如果没有其他办法，那么这可能是我们最后的选择。除了时间的复杂性，我对jaro_距离没有发言权。我建议使用regex使用一种不同的方法。无论哪一个对@Ravali R更容易，她都可以使用它。我看不出如何用一个比O（项目x列）更简单的列表来比较两个列表，在任何情况下，你都可以使用这个jaro_距离来比较文本。

from pyjarowinkler import distance
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame( [], columns=['accounts receivables ffa', 'net amount of the year', 'cash refunded', 'payement'])
lst1 = ['total amount', 'total cash', 'net amount']
    
for item in  lst1:
    for col in df.columns:
        if distance.get_jaro_distance(item,col) >0.85:
            print(item,";",col)

for el in list1:
    for col_name in df.columns:
        if el in col_name:
            print(col_name)