计算出演电影大于等于10部的平均评分最高的前20名演员，并降序排列

在计算这个问题时，我们可以假设有一个包含演员姓名（actor_name）、他们参与的电影数量（movie_count）以及对应电影的评分（ratings）的数据集。你可以使用Pandas库来实现这样的统计和排序。首先，需要过滤出那些参演过至少10部电影的演员，然后计算他们的平均评分，最后按照平均评分从高到低选取前20名。

下面是一个简单的步骤示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame，名为data，有上述三列
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设数据存储在一个CSV文件里

# 过滤出至少演了10部电影的演员
filtered_data = data[data['movie_count'] >= 10]

# 计算每个演员的平均评分
average_ratings = filtered_data.groupby('actor_name')['ratings'].mean()

# 按照平均评分降序排列并取前20名
top_20_actors = average_ratings.sort_values(ascending=False).head(20)

print(top_20_actors)

这里假定了评分列名是'reviews'，实际操作时你需要根据你的数据调整列名。

相关问题

有三个表：电影表，演员表，电影演员关系表（一个演员演出多部电影，一部电影由多个演员演出） 请编写一个查询，查询演出了所有电影的国籍为'china'的演员名称，演员名称降序排序。

好的，这是一个数据库查询问题。以下是 SQL 查询语句：

SELECT a.actor_name
FROM actor_table a
INNER JOIN movie_actor_relation r ON a.actor_id = r.actor_id
INNER JOIN movie_table m ON r.movie_id = m.movie_id
WHERE m.country = 'china'
GROUP BY a.actor_name
HAVING COUNT(DISTINCT m.movie_id) = (SELECT COUNT(*) FROM movie_table)
ORDER BY a.actor_name DESC;

该查询使用内联结合和聚合函数来查找演员，这些演员出演了所有来自中国的电影，并且按照演员名称进行降序排序。请注意，该查询假定每个电影只出现一次，如果存在多个版本或重制版，则该查询可能会产生不准确的结果。

设有关系模式 R(演员编号，演员姓名，电影名，出演角色，艺术团名，团长 名)，如果规定每个演员编号各不相同，演员姓名可以相同，一个演员可参演 多部电影，各出演一个角色；每个演员只能属于一个艺术团；每个艺术团只 有一个团长。 (1) 试写出关系模式 R 的基本 FD 和主键； (2) 说明 R 达到第几范式，并说明理由； (3) 如果 R 不是 3NF 模式，请将 R 分解为 3NF 模式集。

(1) 基本 FD：
- 演员编号 -> 演员姓名，艺术团名
- 电影名，出演角色 -> 演员编号
- 艺术团名 -> 团长名

主键为 (演员编号, 电影名, 出演角色)。

(2) R 是 BCNF，因为每个演员只能属于一个艺术团，因此演员编号 -> 艺术团名 的函数依赖中，演员编号是超键，而艺术团名不是候选键的一部分，因此不满足 BCNF。

(3) 将 R 分解为 3NF 模式集：
R1(演员编号, 演员姓名, 艺术团名)，主键为演员编号；
R2(演员编号, 电影名, 出演角色)，主键为(演员编号, 电影名, 出演角色)；
R3(艺术团名, 团长名)，主键为艺术团名。