请根据课本P105的流程清洗我们的data.txt数据，保留上下车的经纬度。清洗完成给出运行代码以及成功运行截图 将上一步清洗后的结果，通过sqoop导入到mysql的taxi数据库中，给出sqoop导入数据命令，成功后，去mysql数据库查询导入的总记录数，将结果截图。

首先，我们需要按照P105课本中的步骤来清洗"data.txt"数据，保留乘客的上下车地理位置信息。这通常涉及以下步骤：

1. **数据加载**：假设数据文本格式是CSV或TSV，我们可以使用Python的pandas库来加载数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.txt', delimiter=',')  # 或者使用 '\t' 如果是TSV

2. **清洗数据**：检查是否有缺失值或错误的数据，只保留“经纬度”列。如果经纬度信息不在默认列名下，根据实际列名调整：

# 假设经纬度列名为'distance'
df = df[['passenger_id', 'distance']]
df.dropna(subset=['distance'], inplace=True)  # 删除含有缺失值的行

3. **保存清洗后的数据**：

df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)  # 保存为CSV格式

接下来，我们使用`sqoop`将清洗后的数据导入到MySQL的`taxi`数据库：

sqoop import \
--connect "jdbc:mysql://localhost:3306/taxi" \
--username [your_username] \
--password [your_password] \
--target-dir /path/to/cleaned_data \
--table taxi_table_name \
--create-table-on-import true \
-o cleaned_data.csv

记得替换 `[your_username]` 和 `[your_password]` 为你的MySQL用户名和密码，以及`taxi_table_name`为你数据库中对应的表名。

最后，确认导入成功后，你可以使用MySQL客户端查询总记录数：

SELECT COUNT(*) FROM taxi_table_name;

截图这部分需要你在MySQL环境中运行此查询，查看结果并保存为图片。注意，这里提供的是一般的指导，具体的细节可能会因实际情况而有所不同，例如数据格式变化、字段名不同等。在实际操作前，请确保了解你的数据集情况。