在日常工作中，很多人会遇到这样的情况：一个几万行甚至几十万行的大表格，要和一个只有几百行的小表格做匹配，比如给订单表补充客户等级信息。可一操作，软件就卡得不行，等半天都没反应。其实问题出在方法上，换个思路，效率能翻好几倍。
别用笨办法：逐行比对太耗时
最常见的错误做法是写个循环，大表每一条都去小表里挨个找匹配项。这就像你拿着一本电话簿，每来一个人就从头翻到尾查号码，人越多越慢。尤其是当大表有10万条、小表也有上千条时，这种嵌套查找可能要算上百万次。
先建索引，再关联
聪明的做法是给小表的关键字段建个“快速通道”。比如你要根据客户ID补信息，先把小表的客户ID做成一个字典结构，Python里用dict，Excel里可以用VLOOKUP配合辅助列，数据库里就直接加索引。
lookup_dict = {row['customer_id']: row for row in small_table}这样只要一次准备，后面大表每条数据都能在O(1)时间内找到对应值，速度飞起。
利用内置函数，别自己造轮子
像Pandas里的merge操作，底层是用C实现的，比你自己写for循环快得多。只要把小表作为左表，大表作为右表，指定on参数，一行代码搞定：
result = pd.merge(large_df, small_df, on='customer_id', how='left')注意尽量让小表在前，很多引擎会对小表自动做广播优化，减少网络传输和内存占用。
提前过滤，减少无效计算
不是所有大表的数据都需要关联。比如你只关心近三个月的订单，那就先把大表按时间筛一遍，再去做join。少处理几万条数据，时间立马省下来。
内存不够？试试分块处理
如果数据实在太大，读不进内存，可以把大表拆成几千行一个小文件，每次加载一块和小表关联，结果追加保存。虽然总时间稍长，但不会因为爆内存而崩掉。
这就像搬家，一趟搬不完，就分批来，总比一直卡在门口强。