怎么能把不同的txt文件中 相似的文件提取出来放进excle表格

可以使用Python编写脚本来实现这个功能。以下是一种可能的实现方式：

1. 首先，需要安装Python的pandas和numpy库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas numpy

2. 然后，可以使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件，并将它们转换为数据帧（dataframe）格式，代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件
df1 = pd.read_csv('file1.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('file2.txt', sep='\t', header=None)
...

# 将数据帧合并成一个
df = pd.concat([df1, df2, ...], axis=0)

其中，sep参数指定txt文件的分隔符，header参数设为None表示没有列名。

3. 接下来，需要对每个文件计算相似度。可以使用Python的difflib库中的SequenceMatcher类来计算两个字符串的相似度，然后将相似度高于一定阈值的文件放到同一个组中。代码如下：

import difflib

# 计算相似度
def similarity(s1, s2):
    return difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2).ratio()

# 将相似的文件分组
groups = []
for i, row in df.iterrows():
    added = False
    for group in groups:
        if similarity(row[0], group[0][0]) > threshold:
            group.append(row)
            added = True
            break
    if not added:
        groups.append([row])

其中，threshold是相似度的阈值，可以根据实际情况设置。

4. 最后，将每个组中的文件保存到一个excle表格中。可以使用pandas库中的DataFrame.to_excel函数来实现。代码如下：

# 将每个组中的文件保存到excle表格中
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    for i, group in enumerate(groups):
        pd.DataFrame(group).to_excel(writer, sheet_name='Group{}'.format(i+1), index=False)

这样就可以将相似的文件提取出来放进excle表格了。