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Python cudf.core.column.string.StringMethods.edit_distance用法及代码示例

用法: StringMethods.edit_distance(targets) → SeriesOrIndex

targets 字符串是使用 Levenshtein 编辑距离算法针对此实例中的字符串进行测量的。 https://www.cuelogic.com/blog/the-levenshtein-algorithm

targets 参数也可以是单个字符串，在这种情况下，针对该单个字符串计算所有字符串的编辑距离。

参数：

targets：array-like，序列或序列或字符串: 要针对每个字符串测量的字符串。

返回：

int32 的系列或索引。

例子：

>>> import cudf
>>> sr = cudf.Series(["puppy", "doggy", "kitty"])
>>> targets = cudf.Series(["pup", "dogie", "kitten"])
>>> sr.str.edit_distance(targets=targets)
0    2
1    2
2    2
dtype: int32
>>> sr.str.edit_distance("puppy")
0    0
1    4
2    4
dtype: int32

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.core.column.string.StringMethods.edit_distance。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。