string-matching

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我有一個數據框如下，我想根據票號連續排列順序中的行（如果連續重複，請丟棄它們）並確定它們如何交叉人。 ticket<- c("1", "1", "1", "2", "2", "2", "2") name<- c("Olg", "Jan", "Jan", "Olg", "Jan", "Jan","Olg") df<- data.frame(ticket, name) 我想建立

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如何在python中生成一組類似的字符串

我在想如何根據Levenshtein distance（字符串編輯距離）生成一組類似的字符串。理想情況下，我喜歡傳入一個源字符串（即用於生成與其類似的其他字符串的字符串），需要生成的字符串數量以及閾值作爲參數，即在字符串之間的相似性生成的集合應該大於閾值。我想知道我應該用什麼Python包來實現這個目標？或者任何想法如何實現這個？

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[R部分字符串匹配並返回匹配行的值（如在Excel中「匹配」）

我想問你，如果有像R. 在Excel中的「匹配」。例如類似的功能如果我有與人們的教育程度的數據集：由國際教育標準分類 > edu chr [1:4] "Bachelor" "NA" "Master" "Superieur" 和一個國際測繪系統： > ISCED Main education program English translation Code Brevet

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匹配像「ccd」，「bbq」，「phd」等縮寫字母與一組字符串中最相似的字符串

我有一個縮寫列表，例如「ccd」，「bbq」，「phd」等。例如，讓我們「燒烤」，我們試圖映射此abbrevation到字符串列表，燒烤國家 - 實際的答案應該是這個燒烤煙霧和燒烤啤酒和燒烤蓋茨我們如何決定縮寫屬於哪個字符串。我曾嘗試通過KMP和Longest Common Subsequence算法使用字符串匹配，並增加了對以前匹配的字符串添加更多值的調整。有沒有什麼數據結構可以幫助

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最接近的匹配字符串

我正面臨一個與字符串匹配有關的問題。比方說，例如，我有100個產品ID，從1到100，我有相應的圖像與產品ID像，1.jpg，1_1.jpg，1_2.jpg，1_3.jpg，2_1.jpg，2_2.jpg， 2_3.jpg .... 100_1.jpg，100_2.jpg，100_3.jpg。現在我想所有的產品ID和其對應的圖像添加到Python字典 for i in productidlis

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按行部分字符串匹配

我試圖在數據框中創建一個唯一列，其中兩個字符串的左邊兩個字符串之間的字符數字匹配。每一行代表有一個比較字符串，我們希望用它作爲針對給定字符串的用戶的測試。給定一個數據幀： df <- data.frame(x=c("yhf", "rnmqjk", "wok"), y=c("yh", "rnmj", "ok")) x y 1 yhf yh 2 rnmqjk rnmj 3 wok

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我怎樣才能讓我的Python字符串非貪婪地匹配？

給定一個文本文件，它看起來像這樣：我一直在努力，想了許多不同的方式有弦Samsung Galaxy S6不匹配Samsung Galaxy S6 edge Samsung Galaxy S6 active SM-G890A 32GB Camo White (AT&T) *AS-IS* Cracked Screen Samsung Galaxy S6 SM-G920 - 32GB - White

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我是否應該使用StringMetric或MultisetMetric將這些字符串與簡單對比

我一直在使用[Simmetrics] [1] Java庫，併成功比較兩個字符串並取得了很好的成功。但似乎有兩種方法，我需要將兩者結合起來用於我的場景。目前我使用餘弦相似性（我使用一些簡單化者，但這裏省略，以保持代碼的簡單） StringMetric metric = with(new CosineSimilarity<String>()) .tokenize(Tokenizers

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數組元素中的字符串突變

我想操作數組元素。因此，如果某數組元素的字母n或m結束，以下元件例如apple然後我想刪除的「蘋果」，「一個」，讓我得到的輸出：Array ([0] => man [1] => pple) 我的代碼： $input = array("man","apple"); $ending = array("m","n"); $example = array("apple","orange");

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使用str_match從rtweet數據幀中的字段

我嘗試使用stringr中的str_match，它適用於一個簡單的測試示例。不過，這並不對數據進行工作，從rtweet回來：這是一個虛構的數據幀，它確實工作： test <- data.frame(c(1), c('something')) names(test) <- c('value', 'item') subset(test, !anyNA(str_match(item,'thing