在日常的数据分析过程中，我们可能会遇到这样的问题。在处理数据时，有的文本内容是同一类目，但是由于手工输入错误 或者大小写的问题，可能会造成将产品分到不同的类目下，这时候就需要对数据进行清洗。如何实现快速比较，找出错误值呢？下面我们就介绍一个新的库，当当当~~~~~~~~就是它-------------->difflib
上例子吧：
1）打印数据
可以看到“CarName”这一列，有各种品牌及型号。考虑到数据量大，现在我们只处理品名。
2）查看是否存在异常数据
#1.2.2 查看汽车名称是否有异常
car_name = data['CarName'].str.split(expand =True)[0]
print(set(car_name))
通过打印的结果，确实存在我们担心的问题，但是品牌数量比较多，需要快速定位错误值。
3）引入difflib.SequenceMatcher(a=i, b=j).quick_ratio()，返回相似度
import difflib
list1 =car_name.unique().tolist() # 将名称去重，转为列表形式
new_list = [] # 用于存放相似的名称
for i in range(0,len(list1)):
a= list1[i]
for j in range(i+1,len(list1)):
b= list1[j]
differ = difflib.SequenceMatcher(a=a, b=b).quick_ratio()
if 0.7<differ<1: # 将相似度在0.7-1之间的名称追加到列表中
new_list.append(a)
new_list.append(b)
print(new_list)打印结果：
从第三步的打印结果，可以看出，在CarName 中属于同一种品牌的是以上五种。我们结合第二步的结果，发现vm 和volkswagen也是同一品牌。
4）替换错误值
new_name = {'Nissan':'nissan','maxda':'mazda','toyouta':'toyota','vokswagen':'volkswagen','vw':'volkswagen','porcshce':'porsche'}
data['CarCompany'] = data['CarName'].str.split(expand =True)[0]
data['CarCompany'] = data['CarCompany'].replace(new_name) # 替换
data打印结果：
完成~
这个需求的核心就是引入了difflib库，得到了文本的相似度。
