在单个pandas数据框上使用模糊模糊逻辑将相似值替换为出现次数最多的实例

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from collections import Counter

data = {'Name': ['John', 'Jon', 'Jane', 'Janet', 'Jhon'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)

def replace_similar_values(df, column):
    unique_values = df[column].unique()  # 获取列中的唯一值
    replacements = {}  # 存储替换规则的字典

    for value in unique_values:
        for key in replacements.keys():
            if fuzz.ratio(value, key) > 80:  # 使用模糊匹配算法（fuzzywuzzy）判断相似度
                replacements[value] = replacements[key]
                break
        else:
            replacements[value] = value

    df[column] = df[column].replace(replacements)  # 替换相似值

replace_similar_values(df, 'Name')  # 在 'Name' 列上应用替换函数

print(df)