大数据集中的模糊合并

大数据集中的模糊合并可以通过以下步骤来实现：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

2. 载入要合并的大数据集：

df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

3. 定义一个函数来进行模糊匹配：

def fuzzy_merge(df1, df2, key1, key2, threshold):
    # 创建一个空列表用于存储匹配结果
    matches = []
    
    # 遍历第一个数据集的每一行
    for i, row in df1.iterrows():
        # 获取第一个数据集中的关键字
        key = row[key1]
        
        # 使用fuzzywuzzy库的process模块，模糊匹配关键字在第二个数据集中的最佳匹配项
        match = process.extractOne(key, df2[key2], scorer=fuzz.token_sort_ratio)
        
        # 如果匹配度大于等于阈值，则将匹配结果添加到列表中
        if match[1] >= threshold:
            matches.append((key, match[0], match[1]))
            
    # 将匹配结果转换成数据框，并添加列名
    matches = pd.DataFrame(matches, columns=[key1, key2, '匹配度'])
    
    return matches

4. 调用函数进行模糊合并并输出结果：

threshold = 80
matches = fuzzy_merge(df1, df2, '关键字1', '关键字2', threshold)
print(matches)

这样就可以在大数据集中进行模糊合并并输出匹配结果。请确保已经安装了fuzzywuzzy库和pandas库。