如何模糊匹配 R 中的单词（不是字母）？

Question

我需要根据包含不完全匹配的名称的列合并两个数据集，有时是因为其中一列相对于另一列缺少名称。例如，在一列中我有 "Martín Gallardo"，在另一列中我有 "Martín Ricardo Gallardo"。另一个问题是在某些名字和姓氏中出现颠倒，例如 "Martín Gallardo" 在一个中，而 "Gallardo Martín" 在另一个中。我如何使用 R 匹配它？我的第一个想法是在两者中都使用 str_split 并将一组中的每个分配给与另一组中更多元素匹配的那个，但我不确定如何编写代码。

谢谢。

编辑：数据看起来像这样

A <- tibble(email=c("martingallardo23@gmail.com","raulgimenez@gmail.com"), 
name=c("martin", "raul"), last_name=c("gallardo","gimenez"), 
full_name=c("martin gallardo", "raul gimenez"))
A
#  A tibble: 2 x 4
#   email                      name   last_name full_name
#   <chr>                      <chr>  <chr>     <chr>          
# 1 martingallardo23@gmail.com martin gallardo  martin gallardo
# 2 raulgimenez@gmail.com      raul   gimenez   raul gimenez   

B <- tibble(email=c("martingallardo@gmail.com", "raulgimenez2@gmail.com"), 
name=c("martin ricardo", "gimenez"), last_name=c("gallardo", "raul"), 
full_name=c("martin ricardo gallardo", "gimenez raul"), other_data=c("A", "B"))
B
# A tibble: 2 x 5
#   email                    name           last_name full_name              other_data
#   <chr>                    <chr>          <chr>     <chr>                   <chr>     
# 1 martingallardo@gmail.com martin ricardo gallardo  martin ricardo gallardo A         
# 2 raulgimenez2@gmail.com   gimenez        raul      gimenez raul            B

Answer 1

这是一种简洁的连接方式。它基本上从 B 中找到 full_name 与 A 有最多的共同词。图书馆（整洁宇宙）

A1 <- tibble(
  nombre_completo = c("martin gallardo", "raul gimenez")
  ) %>%
  mutate(
    id_A = row_number()
  )

B1 <- tibble(
  nombre_completo=c("martin ricardo gallardo", "gimenez raul"),
  other_data=c("A", "B")
  ) %>%
  mutate(
    id_B = row_number()
  )


A2 <- A1 %>%
  mutate(
    name_words = str_split(nombre_completo, pattern = " ")
  ) %>%
  unnest(cols = c(name_words))

B2 <- B1 %>%
  mutate(
    name_words = str_split(nombre_completo, pattern = " ")
  ) %>%
  unnest(cols = c(name_words)) %>%
  select(name_words, id_B )


left_join(A2, B2, by = "name_words") %>%
  group_by(nombre_completo, id_A, id_B) %>%
  count() %>% ungroup() %>%
  group_by(nombre_completo, id_A) %>%
  slice_max(order_by = n) %>%
  select("nombre_completo_A" = nombre_completo, id_A, id_B) %>%
  left_join(B1, by = "id_B")

Answer 2

为了匹配这两个数据集，我首先根据 nombre_completo 在数据集 A 部分匹配数据集 B 中的同一列。然后我合并了两个数据集，以便将数据集 B 中的附加列添加到 A 的重组形式中。这就是我首先解释你想要的输出的方式，所以我希望它对你有用：

A <- tibble(email=c("martingallardo23@gmail.com","raulgimenez@gmail.com"), 
            name=c("martin", "raul"), last_name=c("gallardo","gimenez"), 
            nombre_completo=c("martin gallardo", "raul gimenez"))


B <- tibble(email=c("martingallardo@gmail.com", "raulgimenez2@gmail.com"), 
            name=c("martin ricardo", "gimenez"), last_name=c("gallardo", "raul"), 
            nombre_completo=c("martin ricardo gallardo", "gimenez raul"), 
            other_data=c("A", "B"))

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)

A %>%
  rowwise() %>%
  mutate(nombre_completo2 = map_chr(nombre_completo, 
                                ~ B$nombre_completo
                                [str_detect(B$nombre_completo, str_sub(.x, 1L, 4L))])) %>%
  inner_join(B, by = c("nombre_completo2" = "nombre_completo")) %>%
  select(!ends_with(".y")) %>%
  rename_with(~ str_replace(., ".x", ""), ends_with(".x"))


# A tibble: 2 x 6
# Rowwise: 
  email                      name   last_name nombre_completo nombre_completo2       other_data
  <chr>                      <chr>  <chr>     <chr>           <chr>                  <chr>     
1 martingallardo23@gmail.com martin gallardo  martin gallardo martin ricardo gallar~ A         
2 raulgimenez@gmail.com      raul   gimenez   raul gimenez    gimenez raul           B

如何模糊匹配 R 中的单词（不是字母）？

How to fuzzy match by words (not letters) in R?

r

string-matching

stringr

fuzzyjoin