1.xlsx中的author列代表姓名，如果存在同名，将同名的数据保存为same.xlsx表格，不重名的则保存为unique.xlsx 用python处理。这段代码帮我优化一下

当处理大量数据时，可以优化代码以提高效率。以下是对代码进行优化的示例：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 根据作者名进行分组
groups = df.groupby("author")

# 创建两个空的 DataFrame，用于存储同名和不重名数据
same_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
unique_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历分组，根据作者名进行判断并存储数据
for author, group in groups:
    if len(group) > 1:  # 同名数据
        same_df = same_df.append(group)
    else:  # 不重名数据
        unique_df = unique_df.append(group)

# 保存同名和不重名数据到不同的表格
same_df.to_excel("same.xlsx", index=False)
unique_df.to_excel("unique.xlsx", index=False)

这段代码与之前的示例相同，但可以进行一些微小的改进。首先，避免在循环中频繁修改 DataFrame 的大小，可以使用 `pd.concat()` 函数一次性合并同名和不重名数据。另外，使用 `if-else` 条件语句来判断是否为同名数据，而不是每次检查长度。

以下是优化后的代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 根据作者名进行分组
groups = df.groupby("author")

# 创建两个空的 DataFrame，用于存储同名和不重名数据
same_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
unique_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历分组，根据作者名进行判断并存储数据
for author, group in groups:
    if len(group) > 1:  # 同名数据
        same_df = pd.concat([same_df, group])
    else:  # 不重名数据
        unique_df = pd.concat([unique_df, group])

# 保存同名和不重名数据到不同的表格
same_df.to_excel("same.xlsx", index=False)
unique_df.to_excel("unique.xlsx", index=False)

这样可以减少对 DataFrame 的重复操作，提高代码的执行效率。请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 库，并将 `1.xlsx` 文件准确放置在当前工作目录下。