帮我写一段Python 代码，现在有一个数据表，数据表里有一列是地址，如果上一行地址和下一行地址的相似度在90%以上，那么就把它们标记成红色

可以使用Python的pandas和difflib库来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import difflib

# 读取数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义一个函数计算相似度
def similarity(s1, s2):
    seq = difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2)
    return seq.ratio()

# 遍历数据表，标记相似的行
for i in range(1, len(df)):
    prev_addr = df.loc[i-1, 'address']
    curr_addr = df.loc[i, 'address']
    if similarity(prev_addr, curr_addr) >= 0.9:
        df.loc[i-1:i, 'color'] = 'red'

# 保存结果
df.to_csv('output.csv', index=False)

这里假设数据表的文件名为`data.csv`，其中有一列名为`address`，表示地址。我们首先使用pandas库读取数据表，然后定义一个计算相似度的函数`similarity`，它使用difflib库中的SequenceMatcher类来计算两个字符串的相似度。

接着，我们遍历数据表，对于相邻的两行地址，如果它们的相似度大于等于0.9，就把它们标记成红色。最后，我们使用pandas库将结果保存到文件`output.csv`中。