用哪个函数测算重复名字 用名字去匹配数字的公式

各位看官，行走江湖，姓名乃立身之本。一个响亮的名号，能让你威震四方，一个平庸的名字，则可能淹没于人海。但如果，江湖上撞名的人多了，那可就热闹了。轻则误伤友军，重则坏了大事。咱今天就来聊聊，如何用编程这门“暗器”，来测算重复的名字，免得日后“点卯”时出了岔子。

要说这编程，就好比咱们行走江湖的“独门秘籍”。这里，我们要用到的函数，就好比秘籍中的“招式”。针对提出的问题，测算重复名字，Python这门“神功”里，就藏着不少好用的招式。

咱们得明白“重复”的含义。简单来说，就是两个或多个名字一模一样。但在实际情况中，可能没那么简单。比如，有人化名，有人用绰号，甚至有人故意用谐音来混淆视听。咱们的“招式”也得灵活多变，才能应对各种情况。

初级招式：`collections.Counter`点名术

这`collections.Counter`就好比咱们江湖上常用的“点名册”。它能统计列表中每个元素出现的次数，简直就是为统计重复名字量身定做的。

举个例子，咱收集了一份江湖人士的名录：

```python

import collections

minglu = ["张三", "李四", "王五", "张三", "赵六", "张三", "李四"]

mingzi_count = collections.Counter(minglu)

print(mingzi_count)

运行结果：

Counter({'张三': 3, '李四': 2, '王五': 1, '赵六': 1})

看到没？“张三”这小子竟然出现了三次，果然是个人物。“李四”也出现了两次，看来在江湖上也小有名气。这`Counter`的强大之处，就在于它能自动统计每个名字出现的次数，省去了我们手工计数的麻烦。

这招式简单易懂，适合处理规模较小的名录。如果名录规模大了，比如几千几万个名字，那效率就可能有些吃力了。而且，这招式只能精确匹配，对谐音、错别字之类的“障眼法”就无能为力了。

进阶招式：`pandas.Series.value_counts()`统计法

如果说`collections.Counter`是“小本经营”，那`pandas.Series.value_counts()`就是“连锁巨头”。 `pandas`是Python中处理数据的利器，它能将数据整理成表格的形式，方便我们进行各种分析。`value_counts()`就是`pandas.Series`（相当于表格中的一列）的一个方法，专门用于统计每个值出现的次数。

咱还是用刚才的名录举例：

```python

import pandas as pd

minglu = ["张三", "李四", "王五", "张三", "赵六", "张三", "李四"]

minglu_series = pd.Series(minglu)

mingzi_count = minglu_series.value_counts()

print(mingzi_count)

运行结果：

张三 3

李四 2

王五 1

赵六 1

dtype: int64

结果和`collections.Counter`一样，但`pandas`的优势在于它能处理更复杂的数据，而且速度更快。如果你的名录数据已经存储在Excel或者CSV文件中，用`pandas`读取并统计，简直是“事半功倍”。

这招式比`collections.Counter`更进一步，但仍然无法解决谐音、错别字等问题。如果江湖人士都改用“花名”，那这招式就抓瞎了。

高级招式：模糊匹配与相似度计算

真正的江湖高手，懂得“以柔克刚”。对于谐音、错别字等“障眼法”，我们不能硬碰硬，而要用“模糊匹配”来应对。

比如，有人把“张三”写成了“章三”，或者用“张叁”来代替，如果我们用精确匹配，肯定查不出来。这时候，我们可以用一些算法来计算两个字符串的相似度。常见的算法有：

编辑距离（Levenshtein Distance）： 指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少编辑操作次数（插入、删除、替换）。编辑距离越小，说明两个字符串越相似。

JaroWinkler Distance： 一种衡量字符串相似度的算法，考虑了字符串的长度、共同字符以及字符的顺序。

以数学公式取好听的名字

Python中有现成的库可以实现这些算法，比如`fuzzywuzzy`。

```python

from fuzzywuzzy import fuzz

name1 = "张三"

name2 = "章三"

name3 = "张叁"

similarity1 = fuzz.ratio(name1, name2)

similarity2 = fuzz.ratio(name1, name3)

print(f"'{name1}' 和 '{name2}' 的相似度：{similarity1}")

print(f"'{name1}' 和 '{name3}' 的相似度：{similarity2}")

运行结果：

'张三' 和 '章三' 的相似度：67

'张三' 和 '张叁' 的相似度：67

我们可以设置一个阈值，比如60，如果两个名字的相似度大于60，就认为它们是同一个人的不同写法。

这招式威力巨大，可以应对各种“障眼法”，但缺点是计算量较大，速度较慢。而且，阈值的设置也需要根据实际情况进行调整，否则可能会出现误判。

实战案例：清点梁山好汉

咱们用这几招来清点一下梁山好汉，看看有多少人撞名了。假设我们有一份梁山好汉的名录：

```python

liangshan = ["宋江", "吴用", "林冲", "李逵", "卢俊义", "宋江", "花荣", "武松", "林冲"]

用`collections.Counter`统计：

```python

import collections

liangshan_count = collections.Counter(liangshan)

print(liangshan_count)

结果：

Counter({'宋江': 2, '林冲': 2, '吴用': 1, '李逵': 1, '卢俊义': 1, '花荣': 1, '武松': 1})

可见，宋江和林冲都出现了两次。

然后，我们可以尝试用模糊匹配，看看有没有人用了谐音或者错别字：

```python

from fuzzywuzzy import fuzz

for i in range(len(liangshan)):

for j in range(i + 1, len(liangshan)):

similarity = fuzz.ratio(liangshan[i], liangshan[j])

if similarity > 80:

print(f"'{liangshan[i]}' 和 '{liangshan[j]}' 相似度：{similarity}")

这段代码会遍历名录，计算两两名字之间的相似度，如果相似度大于80，就打印出来。

这只是一个简单的例子。在实际应用中，我们可能需要结合多种方法，才能更准确地测算重复的名字。

测算重复名字，就好比江湖点名。用好Python这门“暗器”，掌握各种“招式”，才能在茫茫人海中，准确找到那些“撞脸”的人，避免不必要的麻烦。行走江湖，小心驶得万年船！