python-docx -- 对比两个表格的行数据

文章目录

对比表格数据

  • 删除行
  • 新增行
  • 更新行
python 复制代码
# __author__ = "laufing"
from docx import Document


doc = Document("table.docx")

table_data = []
for table in doc.tables:
    for row in table.rows:
        table_data.append([cell.text for cell in row.cells])

print("table data:", table_data)


data1 = [ # m
    ['省份', '城市', '地区', '小区'],
    ['河南省', '郑州市', '东区', '碧桂园'],
    ['河北省', '天津市', '四环区', '瑞丰锦尚'],
    ['河北省', '未知市', '未知区', '0'],
    ['山西省', '晋城市', '长垣县', '0'],
]


data2 = [ # n
    ['省份', '城市', '地区', '小区'],
    ['河南省', '郑州市', '东区', '碧桂园'],
    ['河北省', '天津市', '四环区', '瑞丰锦尚'],
    # ['河北省', '未知市', '未知区', '0'],
    ['山西省', '晋城市', '长垣县', '0'],
    ['山西省', '未知市', '未知区', '0']
]
m = len(data1)
n = len(data2)
from difflib import SequenceMatcher
import numpy as np

# old -> new
matrix = np.zeros((m, n))
for i in range(m):
    seq1 = "".join(data1[i])
    for j in range(n):
        matrix[i][j] = SequenceMatcher(None, seq1, "".join(data2[j])).ratio()

# 表格1中的行 与 表格2中行的 最大相似度    达到1的未变化  (行文本之间有相似时,准确率下降)
data1_max_proba = np.max(matrix, axis=1)

# data1中删除的行   相似度 < 0.82   0.82 - 0.99 更新    >= 0.99 未变化
arr = np.argwhere(data1_max_proba < 0.82)
print("删除的行:", arr)


# 与基础数据 索引对应
data11 = [ # m
    ['省份', '城市', '地区', '小区'],
    ['河南省', '郑州市', '东区', '碧桂园'],
    ['河北省', '天津市', '四环区', '瑞丰锦尚'],
    ['', '未知市', '未知区', '0'], # 索引为3 删除
    ['山西省', '未知市', '未知区', '0']
]

data22 = [ # n
    ['省份', '城市', '地区', '小区'],
    ['河南省', '郑州市', '东区', '碧桂园'],
    ['河北省', '天津市', '四环区', '瑞丰锦尚'],
    # ['河北省', '未知市', '未知区', '0'],
    ['山西省', '晋城市', '长垣县', '0'],
    ['', '未知市', '未知区', '0']
]

# new -> old
matrix2 = np.zeros((n, m))
for i in range(n):
    seq2 = "".join(data2[i])
    for j in range(m):
        matrix2[i][j] = SequenceMatcher(None, seq2, "".join(data1[j])).ratio()

arr2 = np.max(matrix2, axis=1)
# 获取增加的行  相似度 < 0.82
arr2 = np.argwhere(arr2 < 0.82)
print("增加的行:", arr2)
相关推荐
宸津-代码粉碎机3 小时前
OpenAI 连夜迎战 Grok Bot 和 Muse:AI 智能体从 “会聊天” 到 “能办事”,现在入场还来得及吗
java·大数据·人工智能·分布式·python
Y3815326623 小时前
SERP API 计费口径:credits_charged、执行失败扣费与退款边界
python·搜索引擎
蒸鱼Yuzheng5 小时前
设备端性能工件可靠导出:断点续传、哈希、manifest 与失败恢复
android·自动化测试·python·adb·数据完整性
圆圆讲门店5 小时前
挑选同城获客服务机构时需要考量的核心因素都有哪些?
大数据·网络·人工智能·python
傻啦嘿哟6 小时前
Python的默认参数把我坑惨了,原来写[]和写None的区别这么大
开发语言·python·机器学习
微小冷6 小时前
Python凸优化cvxpy初步
python·机器人·凸优化·数学规划·cvxpy
在世修行6 小时前
干货:显式映射 vs 自动判据
python·插件
xzal126 小时前
Python之简单理解栈和队列
python
lupai6 小时前
维修保养记录精准版 API 对接实战指南
数据库·python
水水不水啊7 小时前
告别杂乱的调试窗口:我用 Python + WebView 写了一个现代化串口助手
python·测试工具·嵌入式·嵌入式开发·串口调试·串口助手