Excel两个单元格字符串比较相似度|极客教程

Excel两个单元格字符串比较相似度

在处理Excel表格数据时，经常会遇到需要比较两个单元格中字符串的相似度的情况。例如，我们可能需要检查两列数据中的字符串是否相似，或者在数据清洗过程中找出可能重复的记录。本文将介绍如何使用Python中的difflib库来计算Excel中两个单元格字符串的相似度。

difflib库介绍

difflib是Python标准库中的一个模块，用于进行文本比较和差异计算。difflib库包含一些类，如SequenceMatcher和HtmlDiff，可以帮助我们计算字符串之间的相似度以及生成具有颜色差异标记的HTML文本。

安装difflib库

difflib库是Python标准库中的一部分，因此不需要额外安装。在使用时，只需要导入该模块即可。

import difflib

计算字符串相似度

difflib库中的SequenceMatcher类提供了一种计算两个字符串的相似度的方法。下面，我们将详细介绍如何使用SequenceMatcher类来比较Excel中两个单元格中字符串的相似度。

假设我们有一个Excel文件，其中包含两列数据。我们需要比较这两列数据中的字符串相似度，并将相似度结果写入新的一列。

示例代码

import difflib
import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义计算相似度的函数
def calculate_similarity(s1, s2):
    return difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2).ratio()

# 计算相似度并将结果写入新列
df['Similarity'] = df.apply(lambda x: calculate_similarity(x['Column1'], x['Column2']), axis=1)

# 将结果写入新的Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上面的示例代码中，我们使用pandas库来读取Excel文件，并定义了一个名为calculate_similarity的函数来计算两个字符串的相似度。然后，我们使用apply方法将这个函数应用到DataFrame的每一行上，并将结果写入新的一列Similarity。最后，我们将修改后的数据写入新的Excel文件。

运行结果

假设我们的Excel文件data.xlsx的内容如下：

| Column1 | Column2 |
|---------|---------|
| Hello   | Helo    |
| Python  | Java    |
| Excel   | Excil   |

运行上面的示例代码后，我们得到的输出文件output.xlsx应该如下所示：

| Column1 | Column2 | Similarity |
|---------|---------|------------|
| Hello   | Helo    | 0.875      |
| Python  | Java    | 0.25       |
| Excel   | Excil   | 0.8        |

从输出可以看出，第一行的字符串相似度较高，而第二行和第三行的字符串相似度较低。