我想通过使用fuzzy-wuzzy包中的levenshtein比较字符串的相似性来将两个DF合并为一个。我需要删除字符串之间的符号或空格。如果DF 1与DF 2中的任何数据都不匹配，则它将保留在表中，反之亦然。我做了一件简单的事情，就像这样：

from fuzzywuzzy import fuzz

# Define the two input DataFrames
df1 = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Anna', 'Mike', 'Samantha'],
    'age': [25, 32, 18, 45]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'username': ['j0hn_d03', 'anna_jones', 'mike_smith', 'sam_567'],
    'age': [28, 30, 20, 43]
})

# Remove symbols and spaces in the name and username columns
df1['name'] = df1['name'].str.replace(r'\W', '').str.lower()
df2['username'] = df2['username'].str.replace(r'\W', '').str.lower()

# Create an empty DataFrame to store the merged results
merged_df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age', 'username', 'match_ratio'])

# Loop over the rows of the first DataFrame and compare them to the second DataFrame
for i, row1 in df1.iterrows():
    best_match = None
    best_ratio = 0
    for j, row2 in df2.iterrows():
        ratio = fuzz.ratio(row1['name'], row2['username'])
        if ratio > best_ratio:
            best_ratio = ratio
            best_match = row2
    if best_match is not None:
        merged_df = merged_df.append({
            'name': row1['name'],
            'age': row1['age'],
            'username': best_match['username'],
            'match_ratio': best_ratio
        }, ignore_index=True)
    else:
        merged_df = merged_df.append({
            'name': row1['name'],
            'age': row1['age'],
            'username': None,
            'match_ratio': 0
        }, ignore_index=True)

# Loop over the rows of the second DataFrame and add the non-matching rows to the merged DataFrame
for i, row2 in df2.iterrows():
    if not merged_df['username'].str.contains(row2['username']).any():
        merged_df = merged_df.append({
            'name': None,
            'age': row2['age'],
            'username': row2['username'],
            'match_ratio': 0
        }, ignore_index=True)

# Convert the match_ratio column to integers and sort the merged DataFrame by age
merged_df['match_ratio'] = merged_df['match_ratio'].astype(int)
merged_df = merged_df.sort_values(by='age').reset_index(drop=True)

但是我有1000个不同的名字，所以我不能手动检查错误，我也有其他的特征来帮助分类。有没有可能使用机器学习来提高准确性，或者使用其他方法来让数据更容易被Python理解，从而进行区分？
编辑：我的意思是，在我的“名字”一栏中有很多约翰，其中一些代表不同的人，但有些是相同的，只是不同的条目有不同的特点。姓名：“约翰”，年龄：25，bag_colour：“黑”，另一个，用户名：'j0hn_d01'，年龄：25，bag_colour：'Blue'。在这种情况下，在我合并的csv中应该有两个John，因为同一个学生有两个行李是不合逻辑的。所以Python应该基于所有特征的组合，而不是仅仅一列。