{"id":2912,"date":"2023-07-20T03:12:14","date_gmt":"2023-07-20T03:12:14","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/fuzzy-matching-in-r\/"},"modified":"2023-07-20T03:12:14","modified_gmt":"2023-07-20T03:12:14","slug":"fuzzy-matching-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/fuzzy-matching-in-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie fuzzy matching in r durch (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise zwei Datens\u00e4tze in R basierend auf nicht perfekt \u00fcbereinstimmenden Zeichenfolgen zusammenf\u00fchren. Dies wird manchmal als <strong>Fuzzy-Matching<\/strong> bezeichnet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der einfachste Weg, Fuzzy-Matching in R durchzuf\u00fchren, ist die Verwendung der Funktion <strong>stringdist_join()<\/strong> aus dem Paket <strong>fuzzyjoin<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Fuzzy-Matching in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die folgenden zwei Datenrahmen in R, die Informationen \u00fcber verschiedene Basketballteams enthalten:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frames<\/span>\ndf1 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (team=c('Mavericks', 'Nets', 'Warriors', 'Heat', 'Lakers'),\n                  points=c(99, 90, 104, 117, 100))\ndf2 &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (team=c('Mavricks', 'Warrors', 'Heat', 'Netts', 'Kings', 'Lakes'),\n                  assists=c(22, 29, 17, 40, 32, 30))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frames\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df1)\n\n       team points\n1 Mavericks 99\n2 Nets 90\n3 Warriors 104\n4 Heat 117\n5 Lakers 100\n\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df2)\n\n      team assists\n1 Mavricks 22\n2 Warriors 29\n3 Heat 17\n4 Netts 40\n5 Kings 32\n6 Lakes 30\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir nun an, wir m\u00f6chten eine <strong>Linksverkn\u00fcpfung<\/strong> durchf\u00fchren, bei der wir alle Zeilen aus dem ersten Datenrahmen behalten und sie einfach basierend auf dem Teamnamen zusammenf\u00fchren, der im zweiten Datenrahmen am meisten \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen dazu den folgenden Code verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (fuzzyjoin)\n<span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform fuzzy matching left join\n<\/span>stringdist_join(df1, df2, \n                by=' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ', <span style=\"color: #008080;\">#match based on team<\/span>\n                mode=' <span style=\"color: #ff0000;\">left<\/span> ', <span style=\"color: #008080;\">#use left join<\/span>\n                method = \" <span style=\"color: #ff0000;\">jw<\/span> \", <span style=\"color: #008080;\">#use jw distance metric<\/span>\n                max_dist=99, \n                distance_col=' <span style=\"color: #ff0000;\">dist<\/span> ') %&gt;%\n  group_by(team.x) %&gt;%\n  slice_min(order_by=dist, n= <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> )\n\n# A tibble: 5 x 5\n# Groups: team.x [5]\n  team.x points team.y assists dist\n                 \n1 Heat 117 Heat 17 0     \n2 Lakers 100 Lakes 30 0.0556\n3 Mavericks 99 Mavricks 22 0.0370\n4 Nets 90 Nets 40 0.0667\n5 Warriors 104 Warriors 29 0.0417\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Ergebnis ist ein Datenrahmen, der alle urspr\u00fcnglichen f\u00fcnf Teamnamen aus dem ersten Datenrahmen sowie das Team enth\u00e4lt, das am ehesten mit dem zweiten Datenrahmen \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis Nr. 1<\/strong> : Wir entscheiden uns f\u00fcr die Verwendung der <strong>JW-<\/strong> Distanzmetrik f\u00fcr den Abgleich. Dies ist die Abk\u00fcrzung f\u00fcr <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Jaro%E2%80%93Winkler_distance\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jaro-Winkler-Distanz<\/a> , eine Metrik, die den Unterschied zwischen zwei Saiten misst.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis Nr. 2:<\/strong> Wir haben die Funktion <strong>\u201eslice_min()\u201c<\/strong> aus dem dplyr-Paket verwendet, um nur den Teamnamen aus dem zweiten Datenrahmen anzuzeigen, der am ehesten mit dem Teamnamen aus dem ersten Datenrahmen \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/mehrere-datenrahmen-in-r-zusammenfuhren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie mehrere Datenrahmen in R zusammen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/r-mehrere-spalten-zusammenfuhren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie Datenrahmen basierend auf mehreren Spalten in R zusammen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise zwei Datens\u00e4tze in R basierend auf nicht perfekt \u00fcbereinstimmenden Zeichenfolgen zusammenf\u00fchren. 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