我已经在这个问题上挣扎了一整天。我有两个数据帧,如下:
Dataframe 1-广告牌

数据帧2

我想将基于歌曲的数据帧2和数据帧1合并,最终得到一个具有SongId、歌曲、等级和年份的数据帧。问题是,歌曲的存储方式有一些变化。例如: Billboard中的歌曲可以是macarena bayside男孩的混合,而Dataframe 2中的歌曲可能是macarena。我想找出相似之处。
发布于 2018-05-29 01:22:22
我认为您需要计算df1和df2中的歌曲列表之间的相似性度量。我尝试了一下,在随机生成的歌曲列表上计算df1和df2中的歌曲之间的余弦距离。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vect = TfidfVectorizer(min_df=1)
Song1 = ["macarena bayside boys mix", "cant you hear my heart beat", "crying in the chapell", "you were on my mind"]
Song2 = ["cause im a man", "macarena", "beat from my heart"]
dist_dict = {}
match_dict = {}
for i in Song1 :
for j in Song2 :
tfidf = vect.fit_transform([i, j])
distance = ((tfidf * tfidf.T).A)[0,1]
if i in dist_dict.keys():
if dist_dict[i] < distance :
dist_dict[i] = distance
match_dict[i] = j
else :
dist_dict[i] = distance

找到最佳匹配后,您可以在df2中查找歌曲ID
发布于 2018-05-29 00:35:06
最简单的方法是: 1.将"Song“作为两个数据帧中的索引列,如下所示
df1.set_index('Song', inplace=True)
df2.set_index('Song', inplace=True)joined = df1.join(df2, how='inner')
https://stackoverflow.com/questions/50570217
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