两个表格里，不完全一样的文字如何进行匹配数据，如：真的难吃，真的好吃

要进行不完全一样的文字匹配，可以使用字符串相似度算法。其中比较常用的算法是Levenshtein Distance算法和Jaro-Winkler Distance算法。

Levenshtein Distance算法，也称为编辑距离算法，是一种用于度量两个字符串之间的差异性的算法。它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数（插入、删除、替换）来确定两个字符串的相似程度。该算法的返回值越小，表示两个字符串越相似。

Jaro-Winkler Distance算法是一种基于Levenshtein Distance算法的改进算法，它在计算相似度时，会考虑字符出现的位置和频率等因素，进一步提高匹配的准确性。

在实际应用中，可以将两个表格中的每个文本进行字符串相似度匹配，根据相似度的大小来判断这两个文本是否匹配，从而匹配整个表格。需要注意的是，在进行字符串相似度匹配时，需要根据具体的应用场景确定阈值，以便准确地判断文本是否匹配。

相关问题

excel里。两个表格里，不完全一样的文字如何进行匹配数据，如：真的难吃，难吃真的

在Excel中，可以使用一些函数和技巧来进行不完全一样的文字匹配。具体方法如下：

1. 使用文本函数进行文本处理：在匹配之前，可以使用一些文本函数来处理文本，例如使用TRIM函数去除文本中的空格，使用LOWER函数将文本转换为小写，使用SUBSTITUTE函数将某些字符替换为其他字符等。

2. 使用通配符进行匹配：在VLOOKUP和INDEX/MATCH函数中，可以使用通配符进行匹配。例如，在VLOOKUP函数中，可以使用“*”或“?”作为通配符，表示匹配任意字符或任意单个字符。在INDEX/MATCH函数中，可以使用MATCH函数的match_type参数来选择匹配类型，0表示精确匹配，1表示使用通配符进行匹配。

3. 使用Fuzzy Lookup插件进行模糊匹配：Fuzzy Lookup是一个Excel插件，可以用于进行模糊匹配。该插件可以对两个表格中的文本进行模糊匹配，并返回匹配度最高的结果。要使用该插件，需要先安装插件，并将两个表格导入到插件中进行匹配。

针对本例中的情况，可以先使用SUBSTITUTE函数将“真的难吃”和“难吃真的”中的空格去除，然后使用VLOOKUP或INDEX/MATCH函数进行匹配。具体的公式如下：

=VLOOKUP(SUBSTITUTE(A1," ",""),Sheet1!$A$1:$A$2,1,TRUE)

或

=INDEX(Sheet1!$A$1:$A$2,MATCH(SUBSTITUTE(A1," ",""),Sheet1!$A$1:$A$2,1))

其中，A1是要匹配的文本，Sheet1!$A$1:$A$2是第一个表格中包含要匹配文本的列范围。SUBSTITUTE函数用于去除空格，1表示进行近似匹配。

需要注意的是，使用通配符进行匹配或使用Fuzzy Lookup插件进行模糊匹配时，匹配结果可能不够准确，需要根据具体情况进行阈值的设定，以保证匹配的准确性。

mysql 指定两个字段去重，结果两个字段要分别展示

如果你希望分别展示两个字段的去重结果，你可以使用子查询和联结操作来实现。以下是一个示例查询语句：

SELECT t1.column1, t2.column2
FROM (
    SELECT DISTINCT column1
    FROM your_table
) t1
INNER JOIN (
    SELECT DISTINCT column2
    FROM your_table
) t2 ON t1.column1 = t2.column2;

在这个示例中，"column1" 和 "column2" 是你要去重的两个字段，"your_table" 是你的表名。首先，我们分别对两个字段进行去重操作，并将结果作为子查询 t1 和 t2。然后，通过联结操作将两个子查询的结果进行联结，根据相同的值进行匹配，从而得到两个字段分别去重的结果。

这样，你就可以得到两个字段分别去重的结果，并且它们以单独的列展示。