如何使用Power Query对比两列地址并返回三类匹配结果的M代码

可以实现，核心通过**编辑距离算法（Levenshtein距离）**判断文本相似度，结合包含关系覆盖拼写近似、部分匹配的场景。

实现步骤 #

1. 首先在Power Query编辑器中新建自定义函数，用于计算两个文本的编辑距离（数值越小说明相似度越高），函数代码如下：

let
    LevenshteinDistance = (s as text, t as text) as number =>
    let
        // 统一转为小写避免大小写干扰
        sLower = Text.Lower(s),
        tLower = Text.Lower(t),
        // 构建距离矩阵
        sc = Text.Length(sLower),
        tc = Text.Length(tLower),
        mat = List.Generate(
            () => [i=0, j=0, d=if i=0 then j else if j=0 then i else 0],
            (x) => x[i] <= sc,
            (x) => if x[j] = tc then [i=x[i]+1, j=0, d=if x[i]+1 <= sc then 0 else 0] else [i=x[i], j=x[j]+1, d=0],
            (x) => if x[i] = 0 then x[j] else if x[j] = 0 then x[i] else
                let
                    cost = if Text.At(sLower, x[i]-1) = Text.At(tLower, x[j]-1) then 0 else 1,
                    d1 = mat{(x[i]-1)*tc + x[j]}[d] + 1,
                    d2 = mat{x[i]*tc + (x[j]-1)}[d] + 1,
                    d3 = mat{(x[i]-1)*tc + (x[j]-1)}[d] + cost
                in
                    List.Min({d1, d2, d3})
        )
    in
        mat{sc*tc + tc -1}[d]
in
    LevenshteinDistance

将该函数命名为fn_LevenshteinDistance保存。

2. 新建自定义列「Type of Match」，使用以下M代码逻辑：

let
    // 预处理：统一大小写、去除多余空格
    addr1 = Text.Trim(Text.Lower([Addr1])),
    officeAddr = Text.Trim(Text.Lower([Office Address 1])),
    // 计算编辑距离和相似度阈值，可根据业务调整，这里按地址长度动态计算阈值
    maxLen = List.Max({Text.Length(addr1), Text.Length(officeAddr)}),
    distance = fn_LevenshteinDistance(addr1, officeAddr),
    similarity = 1 - distance / maxLen
in
    if addr1 = officeAddr then "完全匹配"
    else if Text.Contains(addr1, officeAddr) or Text.Contains(officeAddr, addr1) or similarity >= 0.8 then "部分匹配"
    else "无匹配"

参数调整说明 #

• 相似度阈值0.8可根据实际业务场景调整，阈值越高匹配要求越严格
• 如需提升匹配准确率，可在预处理步骤加入去除标点、统一地址后缀（如Rd、Road统一替换为对应标准表述）的逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jess