Pandas

@ujif · Регистрация: 08.12.2012

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

В программе созданы файлы с данными - "user_visit.csv", "date_reg.csv".
Файл "user_visit.csv" содержит столбцы:
'user' - имена пользователей приложения,
'date' - дата когда пользователи заходили в приложение.
Файл "date_reg.csv" содержит столбцы:
'user' - имена пользователей приложения,
'date_reg' - дата когда пользователи зарегистрировались в приложении.
Получите DataFrame в котором есть столбцы 'user', 'date', а также столбец 'flag_reg'.
В столбце 'flag_reg' стоит True, если user в этот день зарегистрировался и False, если нет.
user date flag_reg
0 user_50 2023-01-01 True
1 user_23 2023-01-01 True
2 user_5 2023-01-01 True
3 user_50 2023-01-01 False
4 user_21 2023-01-01 True
5 user_9 2023-01-01 True
6 user_23 2023-01-02 False
7 user_19 2023-01-03 True
8 user_23 2023-01-03 False
9 user_13 2023-01-03 True

Результат запишите в переменную new_df.
Пользователь может заходить в приложение без регистрации.
Результат запишите в переменную new_df

файл user_visit.csv имеет вид
user date
0 user_2 2023-01-01
1 user_23 2023-01-01
2 user_14 2023-01-01
3 user_3 2023-01-01
4 user_16 2023-01-01
... ... ...
1012 user_13 2023-04-10
1013 user_38 2023-04-10
1014 user_20 2023-04-10
1015 user_4 2023-04-10
1016 user_0 2023-04-10

[1017 rows x 2 columns]

файл date_reg.csv имеет вид
user date_reg
0 user_3 2023-01-16
1 user_1 2023-01-18
2 user_20 2023-01-18
3 user_29 2023-01-22
4 user_19 2023-01-23
5 user_5 2023-01-24
6 user_18 2023-01-24
7 user_25 2023-01-26
8 user_27 2023-01-27
9 user_16 2023-02-01
10 user_0 2023-02-02
11 user_6 2023-02-05
12 user_10 2023-02-05
13 user_26 2023-02-07
14 user_2 2023-02-08
15 user_28 2023-02-11
16 user_24 2023-02-11
17 user_4 2023-02-13
18 user_12 2023-02-17
19 user_7 2023-02-20
20 user_23 2023-02-20
21 user_13 2023-02-21
22 user_8 2023-02-21
23 user_21 2023-02-22
24 user_22 2023-02-22
25 user_17 2023-02-24
26 user_14 2023-02-25
27 user_15 2023-02-27
28 user_11 2023-02-27
29 user_9 2023-02-28

в файлах разные сепараторы, это начало решения, дальше не пошло

Python
1
2
3
4
5
df = pd.read_csv("users_visit.csv",sep=':')\
.merge(pd.read_csv("date_reg.csv",sep=';'), how='left')
 
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date_reg'] = pd.to_datetime(df['date_reg'])

эта задача из курса со степика "Pandas для Анализа данных"
замучал всю нейро, ни одно решение не проходит, из 104 , кол-во решивших 18%
возможно условие кривое у автора

@droider · 03.09.2025, 13:37

Сообщение от ujif

ни одно решение не проходит

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import pandas as pd
 
# Загрузка данных
user_visit = pd.read_csv('user_visit.csv')
date_reg = pd.read_csv('date_reg.csv')
 
# Преобразуем колонки с датами к типу datetime
user_visit['date'] = pd.to_datetime(user_visit['date'])
date_reg['date_reg'] = pd.to_datetime(date_reg['date_reg'])
 
# Объединяем данные по 'user', чтобы добавить дату регистрации к каждому визиту
new_df = user_visit.merge(date_reg, on='user', how='left')
 
# Создаём флаг: True, если дата визита совпадает с датой регистрации
new_df['flag_reg'] = new_df['date'] == new_df['date_reg']
 
# Убираем лишний столбец date_reg, если он больше не нужен (по условию задачи — только user, date, flag_reg)
new_df = new_df[['user', 'date', 'flag_reg']]

@ujif · 04.09.2025, 02:06 **[ТС]**

Сообщение от droider

new_df = new_df[['user', 'date', 'flag_reg']]

спасиб, я также решил, небольшое уточнение, у файлов разные сепараторы, поэтому

Python
1
2
user_visit = pd.read_csv('user_visit.csv', sep=':')
date_reg = pd.read_csv('date_reg.csv', sep=';')

и еще парой способов попробовал, а потом пошел спрашивать у нейро, и порядка 30 кодов
от нее, тоже не прошли, автора спросить нет возможности, он меня забанил, но у него
не первое это кривое условие задачи, 16% решивших из 104 за 2 или 3 года

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .	Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .
Модель микоризы: классовый агентный подход 3 anaschu 06.01.2026 aa0a7f55b50dd51c5ec569d2d10c54f6/ O1rJuneU_ls https:/ / vkvideo. ru/ video-115721503_456239114	Owen Logic: О недопустимости использования связки «аналоговый ПИД» + RegKZR ФедосеевПавел 06.01.2026 Owen Logic: О недопустимости использования связки «аналоговый ПИД» + RegKZR ВВЕДЕНИЕ Введу сокращения: аналоговый ПИД — ПИД регулятор с управляющим выходом в виде числа в диапазоне от 0% до. . .	Модель микоризы: классовый агентный подход 2 anaschu 06.01.2026 репозиторий https:/ / github. com/ shumilovas/ fungi ветка по-частям. коммит Create переделка под биомассу. txt вход sc, но sm считается внутри мицелия. кстати, обьем тоже должен там считаться. . . .	Расчёт токов в цепи постоянного тока igorrr37 05.01.2026 / * Дана цепь постоянного тока с сопротивлениями и источниками (напряжения, ЭДС и тока). Найти токи и напряжения во всех элементах. Программа составляет систему уравнений по 1 и 2 законам Кирхгофа и. . .