为商品表 items 商品名称 item _ name 创建 sy _ name 。

根据您的描述，我假设您想在商品表 items 上创建一个名为 sy_name 的列来保存商品名称的缩写。您可以使用以下 SQL 语句来完成这个任务：

ALTER TABLE items ADD COLUMN sy_name VARCHAR(10);

UPDATE items SET sy_name = SUBSTR(item_name, 1, 2);

第一条语句将在商品表 items 上创建一个名为 sy_name 的列，该列的数据类型为 VARCHAR，长度为 10。第二条语句将使用 SUBSTR 函数从 item_name 列中提取前两个字符，并将其保存到 sy_name 列中。请注意，这里假设您希望缩写为商品名称的前两个字符。如果您希望使用不同的缩写规则，请相应地修改 SUBSTR 函数的参数。

相关问题

CREATE TABLE items ( item_id NUMBER PRIMARY KEY, item_name VARCHAR2(50), item_description VARCHAR2(200), item_price NUMBER );帮我插入十条数据

好的，以下是插入十条数据的 SQL 语句：

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (1, '牛肉面', '传统的重庆小面', 10.5);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (2, '麻辣烫', '辣到你想哭的火锅', 18.0);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (3, '炒饭', '香气扑鼻的经典炒饭', 12.0);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (4, '煎饺', '鲜香多汁的煎饺', 8.5);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (5, '烤串', '一串串香烤美味', 2.5);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (6, '鸡腿饭', '大块鸡肉配上米饭', 16.0);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (7, '糖醋里脊', '甜酸爽口的里脊肉', 22.0);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (8, '蛋炒饭', '鸡蛋与米饭的完美结合', 10.0);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (9, '炸鸡翅', '酥脆多汁的炸鸡翅', 14.5);

INSERT INTO items (item_id, item_name, item_description, item_price) 
VALUES (10, '烤鸭', '皮脆肉嫩的北京烤鸭', 38.0);

这段 SQL 语句会向表 items 中插入十条记录，每条记录包含 item_id、item_name、item_description 和 item_price 四个字段的值。请根据实际情况修改这些值。

pandas制作直方图，显示最畅销的5个商品（quantity最多的5个item_name

）的销售数量分布情况。假设数据集中的商品销售数量列为"quantity"，商品名称列为"item_name"。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv("sales.csv")

# 按商品名称分组，计算销售数量总和
grouped = data.groupby("item_name").sum()["quantity"]

# 按销售数量降序排序，取前5个
top5 = grouped.sort_values(ascending=False)[:5]

# 制作直方图
plt.hist(data[data["item_name"].isin(top5.index)]["quantity"], bins=20)

# 添加标题和标签
plt.title("Top 5 Best-selling Items")
plt.xlabel("Quantity")
plt.ylabel("Frequency")

# 显示图形
plt.show()

解释：

首先，我们读取数据集并按商品名称分组，计算每个商品的销售数量总和。然后，我们按销售数量降序排序，取前5个最畅销的商品。接着，我们从数据集中筛选出这5个商品的销售数据，并制作直方图。最后，我们添加标题和标签，并显示图形。

注意：为了更好地展示销售数量分布情况，我们将直方图的bin数设置为20。您可以根据实际情况调整bin数。