基于相似字符串匹配获取Dataframe单元格值出现IndexError如何解决

你使用的是完全相等匹配规则，而DataFrame中曼城对应的队名字段是Manchester C.，和你输入的Manchester City内容不一致，导致筛选结果为空DataFrame，此时调用iloc[0]访问不存在的第一行数据，就会触发越界报错。

方案1：简单子串匹配（无需额外依赖） #

如果目标字符串和数据集内的字段存在公共子串，可以用str.contains()做模糊包含匹配：

hometeam = 'Manchester City'
# 提取公共子串做匹配，或者直接用目标字符串的前缀匹配
filtered = df[df['Teams'].str.contains('Manchester C')]
if not filtered.empty:
    pts_man_city = filtered.iloc[0]['Pts']
else:
    print("未找到对应球队")

方案2：相似度匹配（适配更复杂的拼写差异场景） #

如果存在拼写缩写、漏字等更复杂的差异，可以用编辑距离计算相似度，取匹配度最高的结果，需要用到fuzzywuzzy库：

1. 先安装依赖：
   pip install fuzzywuzzy python-Levenshtein
2. 代码实现：

from fuzzywuzzy import process

hometeam = 'Manchester City'
# 从球队列表中匹配相似度最高的结果，返回格式为(匹配字符串, 相似度分数, 索引)
best_match = process.extractOne(hometeam, df['Teams'].tolist())
# 设置相似度阈值，避免匹配到完全不相关的内容
if best_match[1] >= 80:
    pts_man_city = df[df['Teams'] == best_match[0]].iloc[0]['Pts']
    print(pts_man_city) # 输出结果为32
else:
    print("未找到匹配度足够的球队")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gromme12