如何删除dataframe中相似的配对值？

在删除DataFrame中相似的配对值时，可以使用以下步骤：

1. 导入必要的库和模块：import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz from itertools import combinations
2. 创建一个DataFrame：data = {'Name': ['John', 'Amy', 'Mike', 'David', 'Emily'], 'Age': [25, 28, 30, 27, 26], 'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']} df = pd.DataFrame(data)
3. 定义一个函数来计算两个字符串的相似度：def calculate_similarity(str1, str2): return fuzz.ratio(str1.lower(), str2.lower())
4. 创建一个空列表来存储相似的配对值的索引：similar_pairs = []
5. 使用组合函数来获取所有可能的配对：combinations = combinations(df.index, 2)
6. 遍历所有配对，并计算它们的相似度：for pair in combinations: index1, index2 = pair name1 = df.loc[index1, 'Name'] name2 = df.loc[index2, 'Name'] similarity = calculate_similarity(name1, name2) if similarity >= 80: # 设置相似度的阈值 similar_pairs.append(pair)
7. 删除相似的配对值：for pair in similar_pairs: index1, index2 = pair df = df.drop([index2])

最终，DataFrame中相似的配对值将被删除。请注意，这里使用了fuzzywuzzy库来计算字符串的相似度，可以根据实际情况调整相似度的阈值。