模糊地址匹配 R
Fuzzy Address matching R
是的，之前有人问过这个问题，但我找不到能为这个问题提供简单、清晰答案的讨论帖。
我在下面有示例数据 - 我有两列，col1 是当前地址，col2 是我被告知比当前地址 'better' 的地址。我需要查看第二列比第一列多多少 'better'。大多数时候，第二个更好 b/c 它包含第一个缺少的次要信息，例如公寓号。
test <- as.data.frame(matrix(c(
"742 Evergreen Terrace" , "742 Evergreen Terrace Apt 3" ,
"31 Spooner Street #42" , "31 Spooner Street",
"129 W 81st Street" , "129 W 81st Street Apt 5A" ,
"245 E 73rd Street", "245 E 73rd Street Apt 6") , ncol=2, byrow=TRUE,
dimnames=list(NULL, c("old_addr" , "new_addr"))) ,stringsAsFactors=FALSE)
我在这里找到了一个接近我想要的答案：
Fuzzy match row in one column with same row in next column
我需要创建第三列，它是一个简单的 1/0 变量，如果近似匹配则 == 1，否则为 0。我需要能够指定近似匹配的阈值。
对于我的第一个示例 - 742 Evergreen Terrace 与 742 Evergreen Terrace Apt 3，长度相差六。我需要能够指定六、八或其他长度差。
我查看了 agrep，但我需要比较同一行中的两列数据，而它不允许这样做。我也试过lapply，但它的结果让我觉得它正在循环遍历整个列中的所有数据，我需要逐行比较。还有我不明白的最大距离，下面的 ifelse 和最大值 1（如果我正确理解为 1 == 可以有一个编辑或更改单元），它应该会抛出错误，但它只会抛出一个错误案例.
agrep(test$old_addr, test$new_addr, max.distance = 0.1, ignore.case = TRUE)
test$fuzz_match <- lapply(test$old_addr , agrep , x =
test$new_addr , max.distance = 1 , ignore.case = TRUE)
感谢任何帮助，谢谢！
您可以计算每对之间的 Levenshtein distance。那么你需要决定的是距离必须有多大才能使两者不是同一个地址。
test$lev_dist <- mapply(adist, test$old_addr, test$new_addr)
test$same_addr <- test$lev_dist < 5
test
# old_addr new_addr lev_dist same_addr
# 1 742 Evergreen Terrace 742 Evergreen Terrace Apt 3 6 FALSE
# 2 31 Spooner Street #42 31 Spooner Street 4 TRUE
# 3 129 W 81st Street 129 W 81st Street Apt 5A 7 FALSE
# 4 245 E 73rd Street 245 E 73rd Street Apt 6 6 FALSE
您可以以类似的方式将 agrep() 与 mapply() 一起使用。
test$agrep_match <- mapply(agrep, test$old_addr, test$new_addr)
test$agrep_match <- lengths(test$agrep_match) == 1
test
# old_addr new_addr agrep_match
# 1 742 Evergreen Terrace 742 Evergreen Terrace Apt 3 TRUE
# 2 31 Spooner Street #42 31 Spooner Street FALSE
# 3 129 W 81st Street 129 W 81st Street Apt 5A TRUE
# 4 245 E 73rd Street 245 E 73rd Street Apt 6 TRUE
agrep() 也是基于 Levenshtein 距离，但是有很多不同的选项来调整阈值，我相信你已经找到了。
除 Levenshtein 之外，还有其他差异度量可能更适合此应用程序。包 stringdist 有许多其他可用的字符串距离度量。
是的，之前有人问过这个问题，但我找不到能为这个问题提供简单、清晰答案的讨论帖。
我在下面有示例数据 - 我有两列，col1 是当前地址，col2 是我被告知比当前地址 'better' 的地址。我需要查看第二列比第一列多多少 'better'。大多数时候，第二个更好 b/c 它包含第一个缺少的次要信息，例如公寓号。
test <- as.data.frame(matrix(c(
"742 Evergreen Terrace" , "742 Evergreen Terrace Apt 3" ,
"31 Spooner Street #42" , "31 Spooner Street",
"129 W 81st Street" , "129 W 81st Street Apt 5A" ,
"245 E 73rd Street", "245 E 73rd Street Apt 6") , ncol=2, byrow=TRUE,
dimnames=list(NULL, c("old_addr" , "new_addr"))) ,stringsAsFactors=FALSE)
我在这里找到了一个接近我想要的答案： Fuzzy match row in one column with same row in next column
我需要创建第三列，它是一个简单的 1/0 变量，如果近似匹配则 == 1，否则为 0。我需要能够指定近似匹配的阈值。
对于我的第一个示例 - 742 Evergreen Terrace 与 742 Evergreen Terrace Apt 3，长度相差六。我需要能够指定六、八或其他长度差。
我查看了 agrep，但我需要比较同一行中的两列数据，而它不允许这样做。我也试过lapply，但它的结果让我觉得它正在循环遍历整个列中的所有数据，我需要逐行比较。还有我不明白的最大距离，下面的 ifelse 和最大值 1（如果我正确理解为 1 == 可以有一个编辑或更改单元），它应该会抛出错误，但它只会抛出一个错误案例.
agrep(test$old_addr, test$new_addr, max.distance = 0.1, ignore.case = TRUE)
test$fuzz_match <- lapply(test$old_addr , agrep , x =
test$new_addr , max.distance = 1 , ignore.case = TRUE)
感谢任何帮助，谢谢！
您可以计算每对之间的 Levenshtein distance。那么你需要决定的是距离必须有多大才能使两者不是同一个地址。
test$lev_dist <- mapply(adist, test$old_addr, test$new_addr)
test$same_addr <- test$lev_dist < 5
test
# old_addr new_addr lev_dist same_addr
# 1 742 Evergreen Terrace 742 Evergreen Terrace Apt 3 6 FALSE
# 2 31 Spooner Street #42 31 Spooner Street 4 TRUE
# 3 129 W 81st Street 129 W 81st Street Apt 5A 7 FALSE
# 4 245 E 73rd Street 245 E 73rd Street Apt 6 6 FALSE
您可以以类似的方式将 agrep() 与 mapply() 一起使用。
test$agrep_match <- mapply(agrep, test$old_addr, test$new_addr)
test$agrep_match <- lengths(test$agrep_match) == 1
test
# old_addr new_addr agrep_match
# 1 742 Evergreen Terrace 742 Evergreen Terrace Apt 3 TRUE
# 2 31 Spooner Street #42 31 Spooner Street FALSE
# 3 129 W 81st Street 129 W 81st Street Apt 5A TRUE
# 4 245 E 73rd Street 245 E 73rd Street Apt 6 TRUE
agrep() 也是基于 Levenshtein 距离，但是有很多不同的选项来调整阈值，我相信你已经找到了。
除 Levenshtein 之外，还有其他差异度量可能更适合此应用程序。包 stringdist 有许多其他可用的字符串距离度量。