Как удалить повторяющиеся элементы, оставляя только уникальные?

Для удаления повторяющихся элементов в Python вы можете воспользоваться структурой данных "множество" (set) или использовать библиотеку pandas.

Используя структуру данных "множество":

```python
# Пример списка с повторяющимися элементами
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]

# Преобразование списка в множество, чтобы удалить повторяющиеся элементы
unique_lst = list(set(lst))

print(unique_lst)
```

Используя библиотеку pandas:

```python
import pandas as pd

# Создание DataFrame из файла Excel
df = pd.read_excel('имя_файла.xlsx')

# Удаление повторяющихся строк на основе значения в конкретном столбце
df_unique = df.drop_duplicates(['имя_столбца'])

# Сохранение обновленного DataFrame в файл Excel
df_unique.to_excel('новый_файл.xlsx', index=False)
```

Для сравнения двух файлов Excel по одному из столбцов с учетом разнообразия значений в этом столбце можно воспользоваться библиотекой pandas. Можно использовать метод merge для объединения двух DataFrame и указать столбец для сравнения.

```python
import pandas as pd

# Загрузка двух файлов Excel в DataFrame
df1 = pd.read_excel('файл1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('файл2.xlsx')

# Объединение двух DataFrame по выбранному столбцу
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='имя_столбца')

# Сохранение объединенного DataFrame в файл Excel
merged_df.to_excel('объединенный_файл.xlsx', index=False)
```

Для обработки файлов размером более 70 000 строк рекомендуется использовать библиотеку pandas, так как она оптимизирована для работы с данными большого объема.

Нет гарантий, что пользователь не изменит название компании достаточно сильно, поэтому нельзя однозначно определить текущую компанию. Один из способов - использовать расстояние Левенштейна, чтобы найти наиболее похожие строки, но это не идеальное решение. Другой способ - использовать регулярные выражения из модуля re, но придется составлять их вручную для каждой компании. Лучше всего избегать использования названий компаний как идентификаторов, особенно если они вводятся пользователем.

Для сравнения двух файлов в формате Excel можно использовать библиотеку pandas. Прочитай оба файла в pandas DataFrame и затем сравни их. Для замены значений можно использовать методы replace, where и т.д. Обратись к документации pandas для получения подробной информации. Если у тебя возникнут проблемы, создай игрушечный DataFrame маленького размера и приходи за помощью. Файлы могут быть прочитаны с помощью функции read_excel.