要按照字符串的相似性对单个表进行分组，可以使用字符串相似性度量算法（如Levenshtein距离）来计算字符串之间的相似性，并根据相似性将字符串分组。以下是一个示例代码：

def levenshtein_distance(s1, s2):
    """计算两个字符串的Levenshtein距离"""
    m, n = len(s1), len(s2)
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]

    for i in range(m+1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n+1):
        dp[0][j] = j

    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if s1[i-1] == s2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1

    return dp[m][n]

def group_strings(strings):
    """按照字符串的相似性对字符串列表进行分组"""
    groups = []

    for s in strings:
        found_group = False
        for group in groups:
            for existing_string in group:
                if levenshtein_distance(s, existing_string) <= 2:
                    group.append(s)
                    found_group = True
                    break
            if found_group:
                break
        if not found_group:
            groups.append([s])

    return groups

# 测试代码
strings = ['apple', 'aplle', 'orange', 'banana', 'appl', 'applle', 'oranje']
groups = group_strings(strings)
for group in groups:
    print(group)

在上面的示例中，levenshtein_distance函数用于计算两个字符串的Levenshtein距离。group_strings函数根据字符串之间的相似性将字符串列表进行分组。相似的字符串会被放在同一组中，两个字符串之间的相似性阈值为2（可以根据需要调整）。最后，打印出每个分组的字符串。