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本文介绍了一种基于部分字符串匹配的方法，用于合并包含球员姓名的两个表格。由于表格中球员姓名可能存在长名和简称的差异，传统的精确匹配方法效果不佳。本文将展示如何利用str.contains函数进行模糊匹配，从而实现更准确的数据合并，并提供了相应的代码示例和注意事项。

在处理足球运动员数据时，经常会遇到需要合并包含球员信息的不同表格的情况。一个常见的挑战是，不同表格中球员的姓名表示方式可能不一致，例如，一个表格使用球员的全名（long_name），而另一个表格使用球员的简称或昵称（short_name）。直接使用精确匹配进行合并往往会失败。以下介绍一种基于str.contains函数进行部分字符串匹配的解决方案。

使用 str.contains 进行模糊匹配

str.contains 函数可以用于在一个字符串列中查找包含特定子字符串的行。我们可以利用这个特性，在 short_name 列中查找包含 long_name 的行，反之亦然。

以下是一个使用 pandas 库实现的示例：

import pandas as pd

# 假设有两个 DataFrame：df1 和 df2
# df1 包含 'long_name' 列，df2 包含 'short_name' 列

# 创建示例 DataFrame
data1 = {'long_name': ['Kevin Oghenetega Tamaraebi Bakumo-Abraham', 'Lionel Messi', 'Cristiano Ronaldo'],
         'overall_rating': [80, 94, 92]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'short_name': ['Tammy Abraham', 'L. Messi', 'Cristiano'],
         'potential': [85, 95, 93]}
df2 = pd.DataFrame(data2)


# 定义一个函数，用于查找匹配项
def find_match(long_name, short_name_series):
    for short_name in short_name_series:
        if short_name in long_name:
            return short_name
    return None  # 如果没有找到匹配项，返回 None

# 应用该函数，在 df2['short_name'] 中查找 df1['long_name'] 的匹配项
df1['matched_short_name'] = df1['long_name'].apply(lambda x: find_match(x, df2['short_name']))

# 合并两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='matched_short_name', right_on='short_name', how='left')

# 打印合并后的 DataFrame
print(merged_df)

# 清理不需要的列
merged_df = merged_df.drop('matched_short_name', axis=1)
print(merged_df)

代码解释：

1. 导入 pandas 库: import pandas as pd 导入 pandas 库，用于数据处理。
2. 创建示例DataFrame: 创建两个示例DataFrame df1 和 df2，分别包含 long_name 和 short_name 列。
3. 定义 find_match 函数: 该函数接收一个 long_name 和一个 short_name_series 作为输入。它遍历 short_name_series 中的每个 short_name，如果 short_name 包含在 long_name 中，则返回该 short_name。 如果没有找到匹配项，则返回 None。
4. 应用 find_match 函数: 使用 apply 函数将 find_match 应用于 df1['long_name']，并在 df2['short_name'] 中查找匹配项。结果存储在新的列 df1['matched_short_name'] 中。
5. 合并 DataFrame: 使用 pd.merge 函数将 df1 和 df2 合并，基于 df1['matched_short_name'] 和 df2['short_name'] 列进行左连接（how='left'）。
6. 清理列: 删除中间列 matched_short_name，使结果更清晰。

注意事项：

• 匹配方向： 在上面的例子中，我们在 long_name 中查找 short_name。如果反过来，在 short_name 中查找 long_name，可能需要调整代码。根据实际情况选择合适的匹配方向。
• 匹配精度： str.contains 默认进行大小写敏感的匹配。如果需要进行大小写不敏感的匹配，可以使用 str.lower() 或 str.upper() 将两列都转换为小写或大写。
• 性能： 对于大型数据集，循环遍历可能会影响性能。可以考虑使用 vectorize 函数或更高级的字符串匹配算法（例如，正则表达式）来提高性能。
• 多重匹配： 如果一个 long_name 匹配到多个 short_name，则会返回第一个匹配到的 short_name。如果需要处理多重匹配的情况，需要修改 find_match 函数的逻辑。
• 空值处理： 需要注意处理可能存在的空值，避免出现错误。

总结：

使用 str.contains 函数进行部分字符串匹配是一种简单有效的合并包含相似但不完全相同的字符串列的表格的方法。通过调整匹配方向、精度和处理多重匹配等问题，可以使其适应不同的数据情况。在实际应用中，需要根据具体的数据特点和需求选择合适的匹配策略。

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