如何计算两个数据帧列之间的Levenshtein距离？

Question

我试图计算两个熊猫柱之间的Levenshtein距离，但我被困在这里的是我正在使用的library。以下是一个最小的、可重复的示例：

import pandas as pd
from textdistance import levenshtein

attempts = [['passw0rd', 'pasw0rd'],
            ['passwrd', 'psword'],
            ['psw0rd', 'passwor']]

df=pd.DataFrame(attempts, columns=['password', 'attempt'])

   password  attempt
0  passw0rd  pasw0rd
1   passwrd   psword
2    psw0rd  passwor

我拙劣的尝试：

df.apply(lambda x: levenshtein.distance(*zip(x['password'] + x['attempt'])), axis=1)

这就是函数的工作原理它接受两个字符串作为参数：

levenshtein.distance('helloworld', 'heloworl')

Out[1]: 2

Answer 1

也许我遗漏了什么，你为什么不喜欢lambda的表达？这对我很有用：

import pandas as pd
from textdistance import levenshtein

attempts = [['passw0rd', 'pasw0rd'],
            ['passwrd', 'psword'],
            ['psw0rd', 'passwor'],
            ['helloworld', 'heloworl']]

df=pd.DataFrame(attempts, columns=['password', 'attempt'])

df.apply(lambda x: levenshtein.distance(x['password'],  x['attempt']), axis=1)

输出：

0    1
1    3
2    4
3    2
dtype: int64