Python 熊猫在同一列中用模糊匹配替换字符串

我在数据帧中有一列，如下所示：

 OWNER
 --------------
 OTTO J MAYER
 OTTO MAYER 
 DANIEL J ROSEN
 DANIEL ROSSY
 LISA CULLI
 LISA CULLY 
 LISA CULLY
 CITY OF BELMONT
 CITY OF BELMONT CITY

我的数据框中的一些名称拼写错误，或者有多余/缺少的字符。我需要一个列，其中的名称替换为同一列中的任何密切匹配项。但是，所有相似的名称都需要在同一个名称下分组

例如，这就是我从上面的数据框中所期望的：

 NAME
 --------------
 OTTO J MAYER
 OTTO J MAYER 
 DANIEL J ROSEN
 DANIEL ROSSY
 LISA CULLY
 LISA CULLY 
 LISA CULLY
 CITY OF BELMONT
 CITY OF BELMONT

OTTO MAYER被OTTO J MAYER取代，因为两者非常相似。但以理一家还是老样子，因为他们不太般配。LISA CULL都有相同的值等等

我从另一篇关于堆栈溢出的文章中得到了一些代码，这篇文章试图解决类似的问题，但它们使用的是名称词典。然而，我在修改他们的代码以产生所需的输出时遇到了困难

以下是我目前的情况：

d = pd.DataFrame({'OWNER' : pd.Series(['OTTO J MAYER', 'OTTO MAYER','DANIEL J ROSEN','DANIEL ROSSY',
                                      'LISA CULLI', 'LISA CULLY'])})
names = d['OWNER']
names = names.values
names

import difflib 


def best_match(tokens, names):
    for i,t in enumerate(tokens):
        closest = difflib.get_close_matches(t, names, n=1)
        if len(closest) > 0:
            return i, closest[0]
    return None

def fuzzy_replace(x, y):

    names = y # just a simple replacement list
    tokens = x.split()
    res = best_match(tokens, y)
    if res is not None:
        pos, replacement = res
        return u" ".join(tokens)
    return x

d["OWNER"].apply(lambda x: fuzzy_replace(x, names))

的确，它适合于此任务，但将名称拆分为标记并没有什么好处。为了区分指定的名称，我们必须将截止分数提高到0.8左右，并确保返回所有可能的名称，将最大值提高到

len（names）

。然后我们有两个案例来决定选择哪个名称：

• 如果一个名字出现的次数比其他名字多，请选择该名字
• 否则，选择首先出现的一个

def fuzzy_replace(x, names):
    aliases = difflib.get_close_matches(x, names, len(names), .8)
    closest = pd.Series(aliases).mode()
    closest = aliases[0] if closest.empty else closest[0]
    d['OWNER'].replace(aliases, closest, True)

for x in d["OWNER"]: fuzzy_replace(x, d['OWNER'])