8.从员工表中查询每个省份包含多少人，显示省份高于30人的省份信息，按身份证号前两位进行分组 项目代码：

根据您给出的问题描述，我假设您使用的是MySQL数据库。您可以使用以下SQL语句来实现您的需求：

SELECT LEFT(id_card, 2) AS province, COUNT(*) AS count 
FROM employee 
GROUP BY province 
HAVING count > 30;

解释：

- 使用LEFT函数截取身份证号的前两位作为省份信息。
- 使用COUNT函数统计每个省份的人数。
- 使用GROUP BY子句按省份进行分组。
- 使用HAVING子句过滤出人数高于30的省份。

相关问题

js正则根据籍贯的省份填写受益人身份证号： 地区选择云南，前三位是166 地区选择浙江，前三位是143

你可以使用正则表达式来根据选择的地区填写受益人的身份证号。下面是使用 JavaScript 的示例代码：

function generateIDCardNumber(area) {
  let prefix;
  switch (area) {
    case '云南':
      prefix = '166';
      break;
    case '浙江':
      prefix = '143';
      break;
    // 添加其他地区的处理逻辑
    default:
      // 默认处理
      prefix = '';
      break;
  }
  
  // 生成后面的部分（假设都是数字）
  const randomDigits = Math.floor(Math.random() * 10000000).toString().padStart(7, '0');
  
  return prefix + randomDigits;
}

// 使用示例
const area = '云南';
const idCardNumber = generateIDCardNumber(area);
console.log(idCardNumber);

已知表格中有每个人地址ip和对应分数，如何利用python将地址按省份进行划分并且构造出一个和分数有关的柱状图

要实现这个需求，需要使用Python中的pandas和matplotlib库。具体步骤如下：

1. 读取表格数据，可以使用pandas库的read_csv方法读取csv格式的表格文件，或者使用read_excel方法读取excel格式的表格文件。

2. 利用python的ipaddress库中的ip_address方法将IP地址转换为IPv4Address对象，并通过调用reverse_pointer方法获取该IP地址对应的域名。然后再利用正则表达式从域名中提取出省份信息。

3. 将省份信息添加到数据表中，可以新建一列，使用apply方法遍历每一个IP地址，将其转换为省份，并添加到新列中。

4. 使用pandas库的groupby方法按照省份对数据进行分组，并计算每个省份的总分数。

5. 利用matplotlib库绘制柱状图，将每个省份的总分数作为纵坐标，省份名称作为横坐标。

下面是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import ipaddress

# 读取表格数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义函数，将IP地址转换为省份
def ip_to_province(ip):
    domain = ipaddress.IPv4Address(ip).reverse_pointer
    province = re.search(r'(?<=\.)(.+?)(?=\.)', domain).group()
    return province

# 添加省份列
df['province'] = df['ip'].apply(ip_to_province)

# 按照省份分组，并计算总分数
province_scores = df.groupby('province')['score'].sum()

# 绘制柱状图
plt.bar(province_scores.index, province_scores.values)
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Province')
plt.ylabel('Total Score')
plt.show()

其中，data.csv为表格文件，包含两列数据：ip和score，分别表示IP地址和对应的分数。