r - 模糊地址匹配 R

Question

是的，以前有人问过这个问题，但我找不到可以为这个问题提供简单、干净的答案的线程。

我有下面的示例数据 - 我有两列，col1 是当前地址，col2 是我被告知比当前地址“更好”的地址。我需要看看第二列比第一列“更好”多少。大多数情况下，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，如果近似匹配则为 == 1，否则为 0。我需要能够为近似匹配指定阈值。

对于我的第一个示例 - 742 Evergreen Terrace 与 742 Evergreen Terrace Apt 3，长度相差 6。我需要能够指定六、八或其他的长度差异。

我查看了 agrep，但我需要比较同一行中的两列数据，但它不允许这样做。我也尝试过 lapply，但它的结果让我认为它正在遍历整个列中的所有数据，我需要逐行比较。还有最大距离我不明白，下面是 ifelse，最大值为 1(如果我正确理解为 1 == 可以有一个编辑或更改单位)，它应该抛出错误，但它只在一个案件。

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)

任何帮助表示赞赏，谢谢!

Answer 1

您可以计算Levenshtein distance每对之间。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

您可以使用 agrep()连同 mapply()以类似的方式。

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()也基于 Levenshtein 距离，但有许多不同的选项来调整阈值，我相信你已经发现了。

除了 Levenshtein 之外，还有其他差异度量可能更适合此应用程序。套餐 stringdist有许多其他可用的字符串距离度量。