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Created on Tue May 11 10:12:15 2021
@author: Administrator
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import os
from difflib import get_close_matches
import pandas as pd
path = 'D:\_python小程序\OLT地址匹配'
os.chdir(path)
# 匹配列表中的字符串 (字符串, 列表, 最大匹配返回数, 相似度)
df_olt = pd.read_excel('大于200户OLT设备安装在基站上的清单表.xlsx')
df_ipran = pd.read_excel('IPRAN关键传输节点_输出.xlsx')
olt_address = list(df_olt['机房名称'][~df_olt['机房名称'].isnull()])
ipran_address = list(df_ipran['安装地址'][~df_ipran['安装地址'].isnull()])
matching_address = []
for add in olt_address:
x = get_close_matches(add, ipran_address, n=1, cutoff=0.7)
if x:
matching_address.append(x)
else:
matching_address.append('无')
matching_address = list(map(lambda x:x[0]if isinstance(x,list) else x,matching_address))
dict_matching_address = {
x:y for x,y in zip(olt_address, matching_address)
}
df_olt['匹配IPRAN的地址'] = df_olt['机房名称'].map(dict_matching_address)
with pd.ExcelWriter('OLT与IPRAN安装地址匹配.xlsx') as f :
df_olt.to_excel(f,index =False)
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