Pyspark Dataframe 中的模糊搜索

xuo3flqw 于 2022-11-01 发布在 Spark

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我有一个很大的csv文件（超过9600万行）和7列。我想对其中一列进行模糊搜索，并检索与输入字符串相似度最高的记录。该文件由spark管理，我通过pyspark将其加载到某个 Dataframe 中。现在我想使用类似fuzzywuzzy的东西来提取匹配度最高的行。
但是fuzzywuzzy函数extract返回了一些我无法处理的东西：
[(Column<'lowercase'>, 44)]
结果：[(Column<'lowercase'>, 44)]
df是pyspark Dataframe （使用spark.read.csv加载），我想搜索的列是“小写”，我想检索各行的所有其他列加上相似性得分。
有什么建议吗？

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/73873365/fuzzy-search-in-pyspark-dataframe

1条答案

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mrfwxfqh1#

你可以尝试使用其他的python库，比如Rapidfuzz，它会以输入字符串和字符串列表作为输入来计算模糊字符串匹配，你可以选择你想要的字符串匹配算法来计算合适的匹配。
代码如下所示：


# pip install rapidfuzz

from rapidfuzz import fuzz, process

input_string = 'appel'
query_list = df.lowercase.values

results = process.extract(input_string, query_list, scorer=fuzz.token_ratio, limit=1)

# output format = [('string1', confidence_score, index_in_list), ...]

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