合并用户信息表与用户活跃表

Python 3 解法, 执行用时: 805ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

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pd.set_option('display.max_rows', None)  # 设置显示最大行
pd.set_option('display.max_columns', None)
Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')
data = pd.merge(Nowcoder1, Nowcoder2, on="Nowcoder_ID", how="inner")
print(data)

Python 3 解法, 执行用时: 809ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-08-02

import pandas as pd

pd.set_option('display.width', 300)  # 设置字符显示宽度
pd.set_option('display.max_rows', None)  # 设置显示最大行
pd.set_option('display.max_columns', None)
Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')
Nowcoder3 = pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2,on='Nowcoder_ID',how='left')
print(Nowcoder3)

Python 3 解法, 执行用时: 812ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-08-05

import pandas as pd
pd.set_option('display.width', 300)  # 设置字符显示宽度
pd.set_option('display.max_rows', None)  # 设置显示最大行
pd.set_option('display.max_columns', None)
Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')
a=pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2,on='Nowcoder_ID')
print(a)

Python 3 解法, 执行用时: 818ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

pd.set_option('display.width', 300)  # 设置字符显示宽度
pd.set_option('display.max_rows', None)  # 设置显示最大行
pd.set_option('display.max_columns', None)
Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')



df1 = pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2,on='Nowcoder_ID')
print(df1)

Python 3 解法, 执行用时: 819ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-08-01

import pandas as pd

pd.set_option('display.width', 300)  # 设置字符显示宽度
pd.set_option('display.max_rows', None)  # 设置显示最大行
pd.set_option('display.max_columns', None)
Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')
Nowcoder = pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2,on='Nowcoder_ID',how='inner')
print(Nowcoder)

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