用difflib计算ratio太慢了怎么办

如果使用 `difflib` 的 `SequenceMatcher` 类计算相似度的速度较慢，可以尝试使用其他方法来加快计算速度。以下是一种替代方法，使用了基于字符串匹配的 `fuzzywuzzy` 库来计算相似度：

首先，确保已经安装了 `fuzzywuzzy` 库，可以通过以下命令进行安装：

pip install fuzzywuzzy

然后，使用以下代码来计算相似度：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 创建空的相似度列表
similarity_list = []

# 遍历数据行
for i in range(len(df)):
    org1 = df.loc[i, "org"]
    max_similarity = 0

    # 计算当前行与其他行的相似度
    for j in range(len(df)):
        if i != j:
            org2 = df.loc[j, "org"]

            # 计算相似度（使用 fuzz.ratio 方法）
            similarity = fuzz.ratio(org1, org2)

            # 更新最大相似度
            if similarity > max_similarity:
                max_similarity = similarity

    # 将最大相似度添加到相似度列表中
    similarity_list.append(max_similarity)

# 添加相似度列表为新的一列
df["similarity"] = similarity_list

# 保存包含 org 和相似度数据的表格为 2.xlsx
df.to_excel("2.xlsx", index=False)

在上述代码中，我们使用 `fuzzywuzzy` 库中的 `fuzz.ratio` 方法来计算相似度，该方法基于字符串匹配算法。通过使用这种方法，可以加快相似度计算的速度。

请确保在运行代码之前已经安装了 `fuzzywuzzy` 库，并将原始 Excel 文件 `1.xlsx` 放置在当前工作目录下。如果问题仍然存在，请检查数据的正确性，并确保机构列的数据没有缺失或格式错误。