我有帶有以下示例資料幀的大型 CSV：
df1 =
Index Fruit Vegetable
0 Mango Spinach
1 Berry Carrot
2 Banana Cabbage
df2 =
Index Unit Price
0 Mango_123 30
1 234_Artichoke_CE 45
2 23_Banana 12
3 Berry___LE 10
4 Cabbage___12LW 25
5 Rice_ww_12 40
6 Spinach_KJ 34
7 234_Carrot_23 08
8 10000_Lentil 12
9 Pot________12 32
我想替換 df2 中的名稱以替換 df1 中的名稱以創建以下資料框：
df3=
Index Fruit Vegetable
0 Mango_123 Spinach_KJ
1 Berry___LE 234_Carrot_23
2 23_Banana Cabbage___12LW
這樣做的通用方法是什么？謝謝你。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用模糊匹配thefuzz.process.extractOne，這將使用Levenshtein Distance計算最接近的匹配：
# pip install thefuzz
from thefuzz import process
cols = ['Fruit', 'Vegetable']
df1[cols] = df1[cols].applymap(lambda x: process.extractOne(x, df2['Unit'])[0])
輸出：
Index Fruit Vegetable
0 0 Mango_123 Spinach_KJ
1 1 Berry___LE 234_Carrot_23
2 2 23_Banana Cabbage___12LW
uj5u.com熱心網友回復：
使用串列理解可以更好地解決您的問題：
fruit_list = [df2.Unit[df2.Unit.str.contains(x)].values[0] for x in df1.Fruit.tolist()]
vegetable_list = [df2.Unit[df2.Unit.str.contains(x)].values[0] for x in df1.Vegetable.tolist()]
上面的代碼將創建兩個串列，一個將從 df2 中提取所有水果，而另一個將對蔬菜執行相同的操作。然后，創建一個新的 df 并執行以下操作：
df3 = pd.DataFrame(columns=["Fruit", "Vegetable"])
df3["Fruit"] = fruit_list
df3["Vegetable"] = vegetable_list
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