在行级根据某些元素与其他列名的相似度更新pandas列单元格值,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
def similarity(a, b):
return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
def update_cell(row):
name = row['Name']
city = row['City']
similarity_score = similarity(name, city)
if similarity_score >= 0.5:
row['City'] = name
return row
df = df.apply(update_cell, axis=1)
在上述代码中,我们首先定义了一个计算字符串相似度的函数similarity。然后,我们使用apply方法遍历DataFrame的每一行,并在update_cell函数中根据相似度更新'City'列的值。如果相似度大于等于0.5,我们将'City'列的值更新为'Name'列的值。
这样,我们就可以在行级根据某些元素与其他列名的相似度更新pandas列单元格值。
注意:以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当修改。
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