解决这个问题的方法可以分为两个步骤：首先，需要从不同的表格中获取用户详细信息，然后将这些信息进行整合。以下是一个使用Python语言实现的示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个表格中的用户详细信息
df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx')  # 假设第一个表格的文件名为“表格1.xlsx”
user_info = df1[['用户ID', '姓名', '年龄']]  # 假设表格中包含“用户ID”、“姓名”和“年龄”这三列信息

# 读取第二个表格中的用户详细信息
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx')  # 假设第二个表格的文件名为“表格2.xlsx”
user_info2 = df2[['用户ID', '性别', '职业']]  # 假设表格中包含“用户ID”、“性别”和“职业”这三列信息

# 合并两个表格中的用户详细信息
merged_info = pd.merge(user_info, user_info2, on='用户ID')  # 根据用户ID进行合并

# 输出合并后的用户详细信息
print(merged_info)

上述代码中，首先使用pd.read_excel()函数读取表格数据，并使用[['列1', '列2', ...]]的方式选择需要的列。然后，使用pd.merge()函数根据用户ID将两个表格中的用户详细信息进行合并。最后，使用print()函数输出合并后的用户详细信息。

注意：以上代码仅是示例，具体的实现方式可能会因实际情况而有所不同。你需要根据实际的表格结构和数据内容进行相应的调整。