我最近刚好也遇到了这个问题，想问问你最终解决了吗？还是说直接初略的固定出一组前十大会计师事务所来进行分析？

手动筛选的

gen Big10=1 if strmatch(auditor,"*安永华明*")

面对这个问题，我们可以使用更智能的数据处理方式来匹配这两份数据集。以下是一种可能的方法：

### 使用Python进行文本匹配和数据整理

#### 步骤1：导入必要的库

```python
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz, process
```

确保你安装了`fuzzywuzzy`库，它可以帮助我们处理不完全匹配的字符串。

#### 步骤2：加载你的数据

假设你的两份数据分别在两个CSV文件中：

```python
df_top10 = pd.read_csv('top_10_accounting_firms.csv')
df_audits = pd.read_csv('audit_firms_for_listed_companies.csv')
```

#### 步骤3：创建匹配函数

使用`fuzzywuzzy`的`process.extractOne`方法来找出最接近的匹配项。

```python
def match_firm(name, choices):
    return process.extractOne(name, choices)[0]

# 将df_top10中的公司名称保存为一个列表，用于后续的字符串匹配
top_10_names = df_top10['firm_name'].tolist()
```

#### 步骤4：应用函数到审计事务所数据

```python
df_audits['big10'] = df_audits['auditor'].apply(lambda x: match_firm(x, top_10_names) if fuzz.token_set_ratio(x, match_firm(x, top_10_names)) > 85 else '')
```

这里我们使用了`fuzz.token_set_ratio`来确定匹配度是否足够高。如果低于指定的阈值（例如，85），则认为没有匹配。

#### 步骤5：设置虚拟变量

```python
df_audits['is_big10'] = df_audits['big10'].apply(lambda x: 1 if x else 0)
```

这样你就可以得到一个“Big10”审计的二进制指示列。

这个方法使用了模糊匹配，可以处理名称中的小差异。当然，阈值可能需要根据实际情况调整以获得最佳效果。此外，由于`fuzzywuzzy`在大数据集上可能会较慢，如果数据量特别大，考虑使用更高效的算法或并行处理技术。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用