这篇教程Python Pandas两个表格内容模糊匹配的实现写得很实用，希望能帮到您。
一、方法2此方法是两个表构建某一相同字段，然后全连接，在做匹配结果筛选，此方法针对数据量不大的时候，逻辑比较简单，但是内存消耗较大
1. 导入库import pandas as pdimport numpy as npimport re
2. 构建关键词#关键词数据df_keyword = pd.DataFrame({ "keyid" : np.arange(5), "keyword" : ["numpy", "pandas", "matplotlib", "sklearn", "tensorflow"]})df_keyword
3. 构建句子df_sentence = pd.DataFrame({ "senid" : np.arange(10,17), "sentence" : [ "怎样用pandas实现merge？", "Python之Numpy详细教程", "怎么使用Pandas批量拆分与合并Excel文件？", "怎样使用pandas的map和apply函数？", "深度学习之tensorflow简介", "tensorflow和numpy的关系", "基于sklearn的一些机器学习的代码" ]})df_sentence
4. 建立统一索引df_keyword['match'] = 1df_sentence['match'] = 1
5. 表连接df_merge = pd.merge(df_keyword, df_sentence)df_merge 
6. 关键词匹配def match_func(row): return re.search(row["keyword"], row["sentence"], re.IGNORECASE) is not Nonedf_merge[df_merge.apply(match_func, axis = 1)] 匹配结果如下 
二、方法2此方法对编程能力有要求，在大数据集上计算量较方法一小很多
1. 构建字典key_word_dict = { row.keyword : row.keyid for row in df_keyword.itertuples()}key_word_dict{'numpy': 0, 'pandas': 1, 'matplotlib': 2, 'sklearn': 3, 'tensorflow': 4}
2. 关键词匹配def merge_func(row): #新增一列，表示可以匹配的keyid row["keyids"] = [ keyid for key_word, keyid in key_word_dict.items() if re.search(key_word, row["sentence"], re.IGNORECASE) ] return rowdf_merge = df_sentence.apply(merge_func, axis = 1)
3. 结果展示
4. 匹配结果展开df_result = pd.merge(left = df_merge.explode("keyids"),right = df_keyword,left_on = "keyids",right_on = "keyid")df_result
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