python+jieba如何计算excel中同一列文字的相似度，并且标注相似度大于0.75的单元格

要计算Excel中同一列文字的相似度，可以使用Python中的jieba库和gensim库进行文本预处理和相似度计算。以下是一个使用jieba和gensim库的示例代码：

import pandas as pd
import jieba
from gensim import corpora, models, similarities

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 使用jieba进行分词，并去除停用词
stop_words = set(['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她'])
texts = []
for text in df['text']:
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words]
    texts.append(words)

# 构建词典和文档向量
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 计算TF-IDF特征向量
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

# 计算相似度
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
similarity_matrix = index[corpus_tfidf]

# 标注相似度大于0.75的单元格
for i in range(similarity_matrix.shape[0]):
    for j in range(i+1, similarity_matrix.shape[1]):
        if similarity_matrix[i,j] > 0.75:
            df.at[i, 'text'] = str(df.at[i, 'text']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i,j], 2)) + ')'
            df.at[j, 'text'] = str(df.at[j, 'text']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i,j], 2)) + ')'

# 保存结果到Excel表格
df.to_excel('example_similarity.xlsx', index=False)

这个代码中，首先使用pandas库读取Excel表格数据。然后使用jieba库对文本进行分词，并去除停用词。接着使用gensim库构建词典和文档向量，并计算TF-IDF特征向量。最后，使用gensim库计算相似度矩阵，并在相似度大于0.75的单元格中标注相似度值。最后将结果保存到新的Excel表格中。

需要注意的是，这个代码中只是一个简单的示例，实际上文本相似度计算是一个比较复杂的问题，需要针对具体的数据和实际情况进行调整和优化。另外，jieba库和gensim库都有一些可调参数，可以根据实际情况进行调整，以达到更好的效果。