如何用公式或工具对相似文本格式的土地所有者名称自动分组？

方法1：Excel 自定义公式+手动微调（适合小数据集） #

先统一文本格式再生成分组索引，操作简单易上手：

• 第一步：新增辅助列（比如C列）标准化文本，用公式统一大小写、去除冗余符号和空格：

  =PROPER(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(TRIM(A2), ".", ""), ",", ""))
  

  注：可根据实际文本情况，添加更多SUBSTITUTE()处理其他特殊符号（比如连字符、顿号）
• 第二步：在B2生成分组索引，输入公式后下拉：

  =MATCH(C2, $C$2:$C$1000, 0)
  

  相同标准化文本会得到一致索引，对于拼写变体类的细微差异，直接修改辅助列的对应文本，索引会自动同步更新。

方法2：Power Query 模糊分组（适合中等数据集） #

无需预设匹配列表，自带模糊匹配分组功能：

1. 将数据导入Power Query（菜单栏「数据」>「自表格/区域」）
2. 选中所有者名称列，点击「转换」>「分组依据」
3. 选择「高级」模式，分组列选名称列，点击「添加分组」，操作选「所有行」，自定义新列名（比如「组内明细」）
4. 点击「选项」，勾选「使用模糊匹配」，调整相似度阈值（建议从0.8开始测试，数值越高分组越严格）
5. 确认后自动完成相似文本分组，再添加索引列（「添加列」>「索引列」>「从1开始」），最后展开「组内明细」列，即可得到带分组索引的完整数据。

方法3：Python 字符串相似度匹配（适合大数据集） #

用rapidfuzz库批量处理，灵活调整分组规则：

1. 先安装依赖库：

   pip install rapidfuzz pandas
   

2. 核心代码示例（可直接套用）：

   import pandas as pd
   from rapidfuzz import process, fuzz
   from collections import defaultdict
   
   # 读取数据
   df = pd.read_excel("土地所有者列表.xlsx")
   name_list = df["所有者名称"].tolist()
   groups = defaultdict(list)
   processed_names = set()
   
   # 批量匹配相似文本
   for name in name_list:
       if name not in processed_names:
           # 匹配相似度≥80的文本，可调整score_cutoff数值
           matches = process.extract(name, name_list, scorer=fuzz.token_sort_ratio, score_cutoff=80)
           matched_names = [item[0] for item in matches]
           for n in matched_names:
               groups[name].append(n)
               processed_names.add(n)
   
   # 分配分组索引
   index_map = {}
   current_idx = 1
   for group_key in groups:
       for name in groups[group_key]:
           index_map[name] = current_idx
       current_idx += 1
   
   df["分组索引"] = df["所有者名称"].map(index_map)
   df.to_excel("分组结果.xlsx", index=False)
   

   注：token_sort_ratio适合处理语序不同的相似文本（比如"王家庄 李记"和"李记 王家庄"），可替换为fuzz.partial_ratio处理前缀/后缀相似的文本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nick lanta