История изменений

Ну какой же вы настырный гражданин :) Правда, любой дата-саентист сказал бы, что вы джун зеленый и не владеете ни разу матчастью.

Вот пример обработки данных на питоне:

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(pd.read_csv('filename1.csv'), columns= ['Product1', 'Price1'])
df2 = pd.DataFrame(pd.read_csv('filename2.csv'), columns= ['Product2', 'Price2'])

df1['Price2'] = df2['Price2']
df1['pricesMatch?'] = np.where(df1['Price1'] == df2['Price2'], 'True', 'False')

df1.to_csv('result.csv', index = False, header=True)

Берем два csv файла, зачитываем, сравниваем колонки «цена» и пишем в результирующий файл результат сравнения. Подозреваю, что перлуха закашляется догонять сишные модули Pandas в плане скорости.

Это просто пример, как решаются подобные задачи на питоне, а не вот это вот все. И перлуха в сравнении с питоном тут выглядит как «аццки упоротый ЯП, написанный веселым наркоманом» (с) лурк

Ну какой же вы настырный гражданин :) Правда, любой дата-саентист сказал бы, что вы джун зеленый и не владеете ни разу матчастью.

Вот пример обработки данных на питоне:

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(pd.read_csv('filename1.csv'), columns= ['Product1', 'Price1'])
df2 = pd.DataFrame(pd.read_csv('filename2.csv'), columns= ['Product2', 'Price2'])

df1['Price2'] = df2['Price2']
df1['pricesMatch?'] = np.where(df1['Price1'] == df2['Price2'], 'True', 'False')

df1.to_csv('result.csv', index = False, header=True)

Берем два csv файла, зачитываем, сравниваем колонки «цена» и пишем в результирующий файл результат сравнения. Подозреваю, что перлуха закашляется догонять сишные модули Pandas в плане скорости.

Это просто пример, как решаются подобные задачи на питоне, а не вот это вот все.