1.xlsx中有author列和org列，有的数据author相同，但他们的org可能相同 也可能不相同，如何对author相同的数据进行筛选，并计算他们对应的机构org之间的相似度，比如说某个有3给author相同，分别对应org1、org2、org3，如何计算org2与org1之间的相似度，org3与org1之间的相似度，并将org对应的相似度列成一列，最后将author、org、相似度保存为2.xlsx表

要对 `1.xlsx` 中相同 `author` 的数据进行筛选，并计算它们对应的机构 `org` 之间的相似度，可以使用 Python 的 Pandas 和 difflib 库进行处理。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 创建空的相似度列表
similarity_list = []

# 根据 author 列进行分组
grouped = df.groupby("author")

# 遍历每个分组
for author, group in grouped:
    # 获取当前分组的 org 列数据
    org_values = group["org"].tolist()
    
    # 计算当前分组内的 org 列数据两两之间的相似度
    for i in range(len(org_values)):
        for j in range(i+1, len(org_values)):
            org1 = org_values[i]
            org2 = org_values[j]
            
            # 计算相似度
            similarity = SequenceMatcher(None, org1, org2).ratio()
            
            # 将相似度添加到列表中
            similarity_list.append(similarity)

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

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

上述代码首先读取了名为 `1.xlsx` 的原始数据，并创建一个空的相似度列表。然后，根据 `author` 列对数据进行分组。接下来，遍历每个分组，依次获取当前分组的 `org` 列数据，并计算当前分组内的 `org` 列数据两两之间的相似度。相似度的计算通过嵌套的循环实现，对每一对 `org` 值计算相似度，并将相似度值添加到相似度列表中。最后，将相似度列表作为新的一列添加到原始数据中，并将包含 `author`、`org` 和相似度数据的表格保存为 `2.xlsx`。

请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 和 difflib 库，并将 `1.xlsx` 文件准确放置在当前工作目录下。