地址匹配两列 python

可以使用Python的pandas库来进行地址匹配。

首先，需要准备两列待匹配的地址数据，例如一列为“地址1”，一列为“地址2”。

import pandas as pd

# 读取两列地址数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
address1 = data['地址1']
address2 = data['地址2']

# 初始化匹配结果列表
matches = []

# 遍历地址1
for addr1 in address1:
    # 初始化最佳匹配地址和最佳匹配分数
    best_match = ''
    best_score = 0
    
    # 遍历地址2
    for addr2 in address2:
        # 计算地址相似度分数
        score = similarity_score(addr1, addr2)
        
        # 更新最佳匹配分数和地址
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_match = addr2
    
    # 添加匹配结果到列表
    matches.append((addr1, best_match, best_score))

# 将匹配结果转换为DataFrame
result = pd.DataFrame(matches, columns=['地址1', '最佳匹配地址2', '相似度分数'])

# 保存结果到Excel文件
result.to_excel('matches.xlsx', index=False)

这里使用了一个名为similarity_score的函数来计算地址相似度分数，你可以根据实际情况自定义这个函数。例如，可以使用Levenshtein距离或其他字符串相似度算法。

请注意，这个示例代码仅给出了一个基本的地址匹配解决方案，实际应用中可能需要根据具体情况进行优化和改进。