create table dyxx ( 电影编号 int(8) not null primary key, 电影主演 varchar(20) not null, 电影导演 varchar(20) not null, 电影姓名 varchar(20) not null, 票价信息 int(8) not null, 电影类型 varchar(20) null, 电影时长 varchar(20) not null );

这是一个创建名为 `dyxx` 的表的 SQL 语句，该表包含以下列：

- `电影编号`：整数类型，非空，作为主键。
- `电影主演`：字符串类型，非空，表示电影的主演。
- `电影导演`：字符串类型，非空，表示电影的导演。
- `电影姓名`：字符串类型，非空，表示电影的名称。
- `票价信息`：整数类型，非空，表示电影的票价。
- `电影类型`：字符串类型，可为空，表示电影的类型。
- `电影时长`：字符串类型，非空，表示电影的时长。

下面是 SQL 语句：

CREATE TABLE dyxx (
    电影编号 INT(8) NOT NULL PRIMARY KEY,
    电影主演 VARCHAR(20) NOT NULL,
    电影导演 VARCHAR(20) NOT NULL,
    电影姓名 VARCHAR(20) NOT NULL,
    票价信息 INT(8) NOT NULL,
    电影类型 VARCHAR(20),
    电影时长 VARCHAR(20) NOT NULL
);

注意，每个列都有其对应的数据类型和约束条件，例如主键约束、非空约束等。

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def loadDataset(): filename = "ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(data_path+filename, header=None,skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) df_latlng = pd.read_csv(data_path +"latlng.csv",skiprows=[0],names=["did","id","communityName","lat","lng"]) del df_latlng["did"] del df_latlng["communityName"] df_merge = pd.merge(df,df_latlng,on="id") data_cluster = df_merge[["id","total","unitPriceValue","jzmj","lat","lng"]] data_cluster = data_cluster.dropna() data_cluster = data_cluster.loc[data_cluster["jzmj"] < 500] data_cluster = data_cluster.loc[data_cluster["total"] < 3000] arr_cluster = np.array(data_cluster).astype(np.float) return arr_cluster data_X = loadDataset() print('data loaded')解释

这段代码定义了一个`loadDataset()`函数，用于加载数据集并进行数据预处理。

首先，函数中定义了一个变量`filename`，表示数据集文件的名称为"ershoufang_jinan_utf8_clean.csv"。然后，定义了一个`names`列表，包含了数据集中的列名。`miss_value`列表表示需要被视为缺失值的特殊值。

接下来，使用`pd.read_csv()`函数读取数据集文件，并设置参数`header=None`表示数据集文件没有列名，`skiprows=[0]`表示跳过第一行（即跳过文件的列名行），`names=names`表示使用之前定义的列名进行命名，`na_values=miss_value`表示将`miss_value`列表中的特殊值视为缺失值。这样就得到了一个包含完整数据的DataFrame `df`。

然后，使用`pd.read_csv()`函数读取名为"latlng.csv"的文件，并设置参数`skiprows=[0]`表示跳过第一行（即跳过文件的列名行），`names=["did","id","communityName","lat","lng"]`表示为这个DataFrame命名列名。接着，通过删除不需要的列来精简DataFrame，即删除了"did"和"communityName"列。

接下来，使用`pd.merge()`函数根据"id"列将两个DataFrame `df`和`df_latlng`合并为一个新的DataFrame `df_merge`。

然后，从合并后的DataFrame `df_merge`中选取所需的特征列，并存储在`data_cluster`中。之后，使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行，`loc[]`函数进行数据筛选，保留"jzmj"（建筑面积）小于500且"total"（总价）小于3000的样本。最后，将`data_cluster`转换为Numpy数组，并将其返回给调用者。

最后，通过调用`loadDataset()`函数将加载和预处理之后的数据存储在`data_X`变量中，并打印出"data loaded"表示数据加载完成。

private static final String BASE_PATH="D:\\dyxx\\src\\main\\resources\\public\\"; 怎么把这个修改成在linux系统的路径

要将Windows系统的路径修改为Linux系统的路径，需要进行以下步骤：
1. 将反斜杠`\`替换为斜杠`/`。
2. 将盘符（例如D:）删除。
3. 将路径中的空格用`\`和空格进行转义。

因此，将`D:\dyxx\src\main\resources\public\`修改为Linux系统的路径应该是`/dyxx/src/main/resources/public/`。

修改后的代码如下所示：

private static final String BASE_PATH="/dyxx/src/main/resources/public/";