Python 在2个数据帧上迭代，并按N%的相似性匹配列

我试图使用

fuzzywuzzy

在两个不同的数据帧中找到类似的字符串

到目前为止，我所能想到的就是迭代每一帧，然后使用

fuzz.ratio（v1，v2）

返回一个相似性

%

逻辑是这样的：

for v1_df1, v2_df1 in df1[['given_name', 'surname']].itertuples(index=False):
    for v1_df2, v2_df2 in df2[['given_name', 'surname']].itertuples(index=False):

        ratio_v1 = fuzz.ratio(v1_df1, v1_df2)

这是不合适的，但希望它能证明我在努力做什么。我想要一种有效的方法来匹配两个独立的pandas数据帧上的字符串，并有条件地将它们视为相似的，比如说，给定一个可配置的

%

值

df1:

    Name    First_Name
0   Lara    Owlen
1   Heiberg Lanzer
2   Willy   Jones
3   Rosy    Lily
4   Stuart  Littlt

    Name        First_Name
0   Braund      Owen
1   Heikkinen   Laina
2   Allen       William
3   Moran       James
4   McCarthy    Timothy

---

df2:

    Name    First_Name
0   Lara    Owlen
1   Heiberg Lanzer
2   Willy   Jones
3   Rosy    Lily
4   Stuart  Littlt

    Name        First_Name
0   Braund      Owen
1   Heikkinen   Laina
2   Allen       William
3   Moran       James
4   McCarthy    Timothy

---

---

您可以这样做。

谢谢您，它在

TypeError:type'float'的对象没有len（）

-可能我们也需要删除

NaN

值。是的，我们必须对其进行预处理。如果我们有1个数据帧，并且只想检查1列中的相似名称，该如何处理？