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DA43. 两份用户信息表格中的查找

描述

现有一个Nowcoder1.csv文件,记录了牛客网的部分用户的个人信息,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Name:用户名
Level:等级
Achievement_value:成就值
Num_of_exercise:刷题量
Graduate_year:毕业年份
Language:常用语言
另外一个Nowcoder2.csv文件记录了用户的活跃情况,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):
Nowcoder_ID:用户ID
Continuous_check_in_days:最近连续签到天数
Number_of_submissions:提交代码次数
Last_submission_time:最后一次提交题目日期
如果你想要的信息各自在两个csv文件中,你该怎么输出?同时输出用户的名字、刷题量和代码提交次数。

输入描述:

数据集直接从当前目录下的Nowcoder1.csv文件和Nowcoder2.csv中读取。
Nowcoder1.csv

Nowcoder2.csv

输出描述:

输出用户的名字、刷题量和代码提交次数,包括行号。

原站题解

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Python 3 解法, 执行用时: 797ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')
df=pd.merge(Nowcoder1, Nowcoder2, on='Nowcoder_ID', how='inner')
print(df[['Name','Num_of_exercise','Number_of_submissions']])

Python 3 解法, 执行用时: 801ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')

data=pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2,how='inner',on='Nowcoder_ID')
print(data[['Name','Num_of_exercise','Number_of_submissions']])

Python 3 解法, 执行用时: 805ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-21

import pandas as pd

Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')

data = pd.merge(Nowcoder1, Nowcoder2, on='Nowcoder_ID')
print(data[['Name', 'Num_of_exercise', 'Number_of_submissions']])

Python 3 解法, 执行用时: 807ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-22

import pandas as pd

Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')
qs=pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2,on='Nowcoder_ID',how='outer')
print(qs[['Name','Num_of_exercise','Number_of_submissions']])

Python 3 解法, 执行用时: 811ms, 内存消耗: 524288KB, 提交时间: 2022-07-25

import pandas as pd

Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',')
Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',')

df=pd.merge(Nowcoder1,Nowcoder2, on="Nowcoder_ID", how="inner").reset_index(drop=True)
print(df[["Name","Num_of_exercise","Number_of_submissions"]])

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