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파이썬

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[python][jellyfish] 문자열 유사도 (jaro distance) 두 문자열간 유사도를 알아보는 라이브러리 예제입니다. python 3.x 버전import jellyfish class table_object(object): def __init__(self, table, column_text): self.table = table self.column_text = column_text table_objects = [] table = u"AAAA_57M" column_text = u"PN_YY#C_ORG#C_ERP#C_SHP#Q_PN01#Q_PN02#Q_PN03#Q_PN04#Q_PN05#Q_PN06#Q_PN07#Q_PN08#Q_PN09#Q_PN10#Q_PN11#Q_PN12#Q_PN13#Q_PN14#Q_PN15#Q_PN16#Q_PRD01#Q_ETC01#Q_PRD02#Q_ETC..
[python] excel to json 엑셀 파일 Python 소스파일 (파이썬 3.x) #엑셀 데이터 불러와서 json 포맷으로 변경하고 파일 저장 data.json 변환 대상 파일로 저장 import xlrd from collections import OrderedDict import json #{{엑셀 파일 경로}} excel_file_path = 'C:\\Users\\user\\Downloads\\data.xlsx' wb = xlrd.open_workbook(excel_file_path) sh = wb.sheet_by_index(0) data_list = [] for rownum in range(1, sh.nrows): data = OrderedDict() row_values = sh.row_values(rownum) data['col..
[python] 배열간 빼기 연산 converted_tables = ['TAC_03C','TAC_05C','TAC_06C','TSI_99C'] convert_tables = ['TAC_15M','TAC_18C','TAC_19M','TEA_01M','TEA_02C','TFP_26C','TFP_27M','TSI_27M'] result_table = list(set(convert_tables) - set(converted_tables)) # print(sorted(result_table)) for item in sorted(result_table): print(item)python 3.6 기준입니다.example : https://pyfiddle.io/fiddle/183a642f-f82f-4620-a52a-83ecbeee5113/?i=true
[python] object 간 문자열 유사도 체크 import json import jellyfish class table_object(object): def __init__(self, table, column_text): self.table = table self.column_text = column_text table_objects = [] table = u"TPN_57M" column_text = u"PN_YY#C_ORG#C_ERP#C_SHP#Q_PN01#Q_PN02#Q_PN03#Q_PN04#Q_PN05#Q_PN06#Q_PN07#Q_PN08#Q_PN09#Q_PN10#Q_PN11#Q_PN12#Q_PN13#Q_PN14#Q_PN15#Q_PN16#Q_PRD01#Q_ETC01#Q_PRD02#Q_ETC02#Q_PRD03#Q_ETC03#Q_PRD04#Q_ETC..

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