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在日常的数据处理、文本分析或自然语言处理任务中，字符串匹配是一个常见需求。然而，由于拼写错误、格式差异、缩写等原因，精确匹配（Exact Matching）往往无法满足实际需求。此时，模糊匹配（Fuzzy Matching）成为一种更灵活的选择。

如下图：2个excel中保存了一些公园的不同数据，且只有公园名称能唯一标记一个公园。由于数据来源不同，公园的名称是不完全相同的，且不规则，难以使用正则表达式等精确匹配，此时就可将进行模糊匹配。

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一、FuzzyWuzzy 简介

FuzzyWuzzy 由 SeatGeek 公司开发并开源，其核心算法基于 Levenshtein 距离（编辑距离），通过计算两个字符串之间需要经过多少次单字符编辑（增、删、改）才能变得相同，来衡量它们的相似性。FuzzyWuzzy 进一步优化了这一过程，并提供了多种预定义的相似度计算方式，适用于不同场景。

主要特点：

1. 灵活性强：支持部分匹配、忽略顺序匹配、模糊分词匹配等。
2. 简单易用：通过封装好的函数即可快速实现复杂匹配逻辑。
3. 高效性：结合 python-Levenshtein 库可大幅提升计算速度。

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二、核心功能与 API

FuzzyWuzzy 提供了多个相似度计算函数，以下是常用的几种方法：

1. 简单匹配（Ratio）

   • 计算两个字符串的整体相似度，基于编辑距离。

   from fuzzywuzzy import fuzz
   similarity = fuzz.ratio("apple", "appel")  # 输出 86
   

2. 部分匹配（Partial Ratio）

• 适合比较长字符串与短字符串的匹配程度。例如，在长文本中搜索子串。

fuzz.partial_ratio("apple pie", "apple")  # 输出 100

3. 词序无关匹配（Token Sort Ratio）

• 先对字符串分词并按字母排序，再计算相似度。适合忽略单词顺序的场景。

fuzz.token_sort_ratio("apple orange", "orange apple")  # 输出 100

4. 去重子集匹配（Token Set Ratio）

   • 进一步忽略重复词，专注于共有词汇的匹配。

   fuzz.token_set_ratio("apple apple", "apple")  # 输出 100
   

5. 加权匹配（WRatio）

   • 综合多种策略，自动选择最佳匹配方式。

   fuzz.WRatio("apple pie", "apple pi")  # 输出 95
   

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三、高级应用：从列表中提取最佳匹配

除了直接比较两个字符串，FuzzyWuzzy 的 process 模块支持从候选列表中快速找到与目标最接近的匹配项。

from fuzzywuzzy import processchoices = ["apple", "banana", "orange", "grape"]
result = process.extractOne("appel", choices, scorer=fuzz.WRatio)
print(result)  # 输出 ('apple', 86)

参数说明：

• extractOne：返回列表中相似度最高的一个结果。
• scorer：指定相似度计算函数（默认为 WRatio）。
• 支持设置分数阈值（score_cutoff），过滤低质量匹配。

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四、性能优化

FuzzyWuzzy 的默认实现可能较慢，尤其是在处理大规模数据时。通过以下方法可以提升性能：

1. 安装 python-Levenshtein 库
   该库用 C 语言实现了 Levenshtein 算法，能显著加速计算：

   pip install python-Levenshtein
   

2. 预处理数据

   • 去除字符串中的空格、标点符号。
   • 统一转换为小写。

   def preprocess(text):return text.lower().strip()
   

3. 限制匹配范围
   根据业务逻辑缩小候选列表的范围（如按首字母分组）。

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五、应用场景

1. 数据清洗
   合并重复记录（如用户输入的不同地址变体）。
2. 搜索引擎
   提升查询纠错能力（如“New Yrok” → “New York”）。
3. 自然语言处理
   实体对齐、同义词扩展。
4. 商业场景
   商品名称匹配、发票信息核对。

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六、优缺点分析

优点：

• 简单直观，适合快速实现模糊匹配需求。
• 支持多种匹配策略，灵活应对不同场景。
• 与 Python 生态集成良好（如 Pandas）。

缺点：

• 对长文本效果较差（计算复杂度高）。
• 默认依赖 python-Levenshtein，可能需额外安装。
• 不直接支持非英文文本（需结合分词工具）。

替代方案

1. difflib
   Python 标准库中的文本对比工具，功能较基础。
2. RapidFuzz
   性能更优的 FuzzyWuzzy 替代品，API 兼容。
3. Jellyfish
   支持更多字符串距离算法（如 Jaro-Winkler）。

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七、完整代码示例

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import process# 定义需要去除的词
words_to_remove = ["NP", "&", "PRES", "N.M", "N.R."]# 预处理函数：去除特定词
def preprocess_name(name):for word in words_to_remove:name = name.replace(word, "").strip()  # 去除词并去掉多余空格return name# 读取Excel文件
df_all_parks = pd.read_excel("all.xlsx")  # 替换为你的文件名
df_some_parks = pd.read_excel("结果.xlsx")  # 替换为你的文件名# 提取公园名称列表
all_park_names = df_all_parks["英文名称"].dropna().unique().tolist()  # 替换"公园名称"为实际列名
some_park_names = df_some_parks["Park Name"].dropna().unique().tolist()# 模糊匹配并记录结果
results = []
i = 0
for name in some_park_names:# 预处理名称：去除特定词cleaned_name = preprocess_name(name)# 获取最佳匹配（阈值可调）match, score = process.extractOne(cleaned_name, all_park_names, scorer=process.fuzz.token_sort_ratio)if score >= 60:  # 仅当相似度≥60%时处理# 找到在df_all_parks中匹配的行matched_rows = df_all_parks[df_all_parks["英文名称"] == match]# 提取匹配行的distance值distances = matched_rows["distance"].tolist()  # 替换"distance"为实际列名# 记录结果for i, distance in enumerate(distances):results.append({'序号': '',"待匹配名称": name,  # 原始名称"预处理名称": cleaned_name,  # 预处理后的名称"匹配名称": match,"相似度": score,"行号": matched_rows.index[i],  # 记录行号"distance": distance  # 添加distance列的值})else:results.append({'序号': '',"待匹配名称": name,"预处理名称": cleaned_name,"匹配名称": "无匹配","相似度": score,"行号": [],"distance": None  # 无匹配时distance为空})# 转换为DataFrame并保存结果
result_df = pd.DataFrame(results)
result_df.to_excel("模糊匹配结果.xlsx", index=False)print("匹配完成！结果已保存到 '模糊匹配结果.xlsx'")