Python的fuzzywuzzy与openpyxl的结合使用（逐行解释，适合小白）

from fuzzywuzzy import fuzz
from openpyxl import load_workbook
 
# 加载Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook.active
 
# 初始化一个空列表来存储结果
results = []
 
# 遍历每一行
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    # 使用fuzzywuzzy的fuzz.ratio计算相似度
    similarity = fuzz.ratio(row[0], "需要匹配的字符串")
    # 如果相似度超过阈值，例如70，将这一行和相似度添加到结果列表
    if similarity > 70:
        results.append((row, similarity))
 
# 打印结果
for result in results:
    print(f"相似度: {result[1]}%, 数据: {result[0]}")
 
# 保存结果到新的Excel文件
new_workbook = Workbook()
new_sheet = new_workbook.active
 
for i, (row, score) in enumerate(results):
    new_sheet.append(row)
    new_sheet[f'A{i+2}'].value = f'{score}%'
 
new_workbook.save('results.xlsx')

这段代码首先加载了一个名为example.xlsx的Excel文件，然后遍历除了标题之外的所有行。对于每一行，使用fuzz.ratio函数计算该行的第一列与给定字符串的相似度。如果相似度超过70%，则将该行和相似度百分比存储在results列表中。最后，它将结果保存到一个新的Excel文件results.xlsx中，并在每个匹配行的相应单元格中注明了相似度百分比。