259. Пользовательский лог

Мы хотим построить модель рекомендации товаров с помощью пользовательского лога. Но признаки пользователей оказались разбросаны по 20 файлам, каждый из которых содержит два столбца: ID пользователя и значение признака.

Подсчитайте количество пользователей, у которых заполнены хотя бы 50% всех полей признаков.

Условия на файлы:

• Все файлы отсортированы по ID пользователя.

• ID пользователя уникальны в файлах с признаками и не уникальны в логе.

Пример пользовательского лога log.csv:

111,view
111,purchase
222,view

Пример файла с признаками feature_1.csv:

111,1.0
333.0.55

Данные по задаче доступны по ссылке.