python pandas数据匹配问题

pandas处理数据的问题，有两个exl表格，内容如下

ID	NAME
1	C1,C2
2	A1,A2 ,E5
3	B1,B2,A3,D4

NAME
A1
B2
C2

想通过NAME去匹配ID到B表，数据量百万级别的，有没有高效率的方法？真心求指导！

想要的结果如下

NAME	ID
A1	2
B2	3
C2	1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  我是一名资深的IT专家，可以为您解决Python Pandas匹配两个Excel表格中的数据的问题。在解决问题之前，我需要了解更多细节。

  1. 请问您是用Python Pandas打开这两个Excel表格的吗？如果不是的话，您使用的是哪种工具？

  2. 您提到数据量很大，大概有多大？如果需要处理百万级别的数据，我建议您考虑分块处理。

  接下来，我将提供一种高效的解决方案：

  1. 使用Pandas库读取两个Excel表格中的数据，将它们存储为两个DataFrame对象。

  import pandas as pd
  
  df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
  df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')
  

  1. 使用merge()函数将两个DataFrame对象根据Name列进行匹配。需要注意的是，Name列必须在两个表格中都存在。

  result = pd.merge(df1, df2, on='Name')
  

  1. 将匹配后的结果输出到新的Excel表格中。

  result.to_excel('result.xlsx', index=False)
  

  如果您的数据量很大，可以考虑使用Pandas库的read_excel()函数的chunksize参数，将数据分块读入。具体操作如下：

  import pandas as pd
  
  chunksize = 100000 # 每次读入10万行数据
  df1_iter = pd.read_excel('table1.xlsx', chunksize=chunksize)
  df2_iter = pd.read_excel('table2.xlsx', chunksize=chunksize)
  
  result = pd.DataFrame()
  
  for df1_chunk, df2_chunk in zip(df1_iter, df2_iter):
      merged_chunk = pd.merge(df1_chunk, df2_chunk, on='Name')
      result = result.append(merged_chunk)
  
  result.to_excel('result.xlsx', index=False)
  

  希望这个解决方案能够帮助您，如果您还有其他问题，可以随时向我提问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^