下面是一种比较Excel和文本文件中相同数据的常见方法，其中包含Python代码示例：

1. 使用Python的pandas库读取Excel文件和文本文件中的数据。
2. 将Excel文件和文本文件中的数据转换为pandas的DataFrame对象。
3. 使用pandas的merge函数将两个DataFrame对象根据某一列进行合并，找到相同的数据。
4. 打印或保存合并后的结果。

以下是包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 读取Excel文件和文本文件
excel_data = pd.read_excel('excel_file.xlsx')
text_data = pd.read_csv('text_file.txt', delimiter='\t')

# 将数据转换为DataFrame对象
excel_df = pd.DataFrame(excel_data)
text_df = pd.DataFrame(text_data)

# 根据某一列进行合并
merged_data = pd.merge(excel_df, text_df, on='column_name')

# 打印或保存合并后的结果
print(merged_data)
merged_data.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

请注意，上述代码中的excel_file.xlsx和text_file.txt应替换为实际的文件路径和文件名，并且column_name应替换为要根据其进行合并的列名。