【python】2つのExcelから一致する名前を抽出する方法

Question

前提

pythonにて、社員一覧リストと表彰一覧表の二つのExcelファイルを照らし合わせ、表彰者一覧表に記載されている名前と社員一覧リストに記載されている名前が一致した場合、該当者に加点をするという処理を行っています。
しかし、社員一覧リストは姓と名の間にスペースが空いており、表彰者一覧表にはスペースが空いていないため、一致する名前を抽出できていない状態です。

名前の記載方法を統一させることが手っ取り早い解決策ではありますが、このような状態でも正しく名前の抽出を行うことができるのか気になったため、どなたかご教示願います。

コードを一応記載いたしましたが、この方法では不可能であるため参考程度です。

該当のソースコード

#コードは該当部分のみです。左辺が社員一覧リスト、右辺が表彰者リストです

if ws_new.cell(row=a,column=2).value == ws_hyousyou.cell(row=b,column=16).value:
　　　　ws_new.cell(row=a,column=7).value = ws_new.cell(row=b,column=7).value + 1

試したこと

表彰一覧表の名前を"含む"文字列を社員一覧リストから抽出する方法を思いつきましたが、「田中健太」と「田中健」のような社員がいた場合には、対応できなくなってしまうため断念しました。
また、スペースを削除する方法も調べてみたところ、左右などの端のスペースは削除できるものの中央のスペースは削除できないとの記載がありました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

下記のような自前のtrim関数を作り、半角空白、全角空白を削除してから比較すれば良いかと。

def MyTrim(vstr):
    vstr = vstr.replace(" ","")
    vstr = vstr.replace("　","")
    return vstr

呼び出し側

val1 = MyTrim(ws_new.cell(row=a,column=2).value)
val2 = MyTrim(ws_hyousyou.cell(row=b,column=16).value)
if val1 == val2:
    ws_new.cell(row=a,column=7).value = ws_new.cell(row=b,column=7).value + 1

Comments

[nanoko]

ご回答ありがとうございます。
既存の関数で操作することしか頭にありませんでした。
とても勉強になります。

Answer 2

pandasタグついていたので補足的な回答です。

提示されている抜粋コードから推測すると２重ループで処理していると思います。
表彰一覧表から加点辞書を作成することにより、１重ループで処理できます。
（社員一覧リストもpandasで操作してよければループ不要ですが）

import pandas as pd
from io import StringIO
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

# 表彰一覧表から加点辞書を作成
s = """name,subject
岸田文雄,国語
菅義偉,国語
岸田文雄,数学
安倍晋三,数学"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))
awards = df.groupby('name').size().to_dict()
print(awards) # {'安倍晋三': 1, '岸田文雄': 2, '菅義偉': 1}

# 社員一覧リストをループで処理
df = pd.DataFrame({'name':'岸田 文雄,菅　義偉,安倍  晋三,野田　 佳彦'.split(',')})
df['point'] = 0
for i in range(len(df)):
    name = df.iloc[i,0]
    name = name.translate(str.maketrans({' ':'','　':''})) # 空白を取り除く
    df.iloc[i,1] = awards.get(name, 0)

print(df)
"""
          name  point
0    岸田 文雄      2
1     菅　義偉      1
2   安倍  晋三      1
3  野田　 佳彦      0
"""

Comments

[nanoko]

ご回答ありがとうございます。
辞書を作成する方法で解決できるのですね。
pandasで操作する分には問題ありませんので、非常に勉強になりました。