users(id, name, city, create_time) 用户表 name：用户名称、city：城市、create_time 根据这个表字段查询新增用户超过1万的城市

在这个users表中，我们可以看到有四个字段：id（用户ID）、name（用户名）、city（城市）以及create_time（创建时间）。如果你想要查询新增用户数超过一万的城市，通常需要统计每个城市的用户数量，这可能涉及到对历史数据的分析或者定期更新的计数。

为了完成这样的查询，你需要访问数据库并执行SQL语句，例如在MySQL中：

SELECT city, COUNT(*) as user_count
FROM users
WHERE DATEDIFF(CURDATE(), create_time) > 365 * 24 * 60 * 60 --假设一年大约有365天
GROUP BY city
HAVING COUNT(*) > 10000;

这里我们假设`create_time`是以日期时间类型存储，并通过计算当前日期与`create_time`之间的差值来估算用户的新增时间范围（如果`create_time`是以天为单位的话）。然后按照城市分组(`GROUP BY city`)，计算每组的用户数(`COUNT(*)`)，最后筛选出用户数大于一万的城市(`HAVING COUNT(*) > 10000`)。

请注意，实际操作中可能需要根据你的数据库系统调整SQL语法，例如在某些系统中，可能需要用其他函数来计算时间差。

相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud def create_wordcloud(city_name): data_path = r"C:\Users\17116\Desktop\大一\去哪儿.xlsx" travel_data = pd.read_excel(data_path) city_dataframe = travel_data.groupby('地点').get_group(city_name) # 提取玩法列并合并为一个字符串 corpus = ' '.join(city_dataframe['玩法']) # 创建词云对象 wordcloud = WordCloud( width=2000, height=500, font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf", background_color='white').generate(corpus) # 在显示词云图之前设置图像大小 plt.figure(figsize=(60, 30)) plt.imshow(wordcloud.recolor(), interpolation="bilinear") plt.axis('off') plt.show() 基于上面的代码，如何实现把“玩法”那一列中的“深度游”剔除后生成词云图

要实现将“玩法”列中的“深度游”剔除后生成词云图，你可以在创建词云对象之前对数据进行处理。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

def create_wordcloud(city_name):
    data_path = r"C:\Users\17116\Desktop\大一\去哪儿.xlsx"
    travel_data = pd.read_excel(data_path)
    city_dataframe = travel_data.groupby('地点').get_group(city_name)

    # 剔除玩法列中的"深度游"
    city_dataframe = city_dataframe[city_dataframe['玩法'] != '深度游']

    # 提取玩法列并合并为一个字符串
    corpus = ' '.join(city_dataframe['玩法'])

    # 创建词云对象
    wordcloud = WordCloud(width=2000, height=500, font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
                          background_color='white').generate(corpus)

    # 在显示词云图之前设置图像大小
    plt.figure(figsize=(60, 30))
    plt.imshow(wordcloud.recolor(), interpolation="bilinear")

    plt.axis('off')
    plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `city_dataframe = city_dataframe[city_dataframe['玩法'] != '深度游']` 这一行代码剔除了玩法列中值为"深度游"的行。然后，我们再提取剔除后的玩法列并合并为一个字符串，最后创建词云对象并显示词云图。

如何从C++代码vector<CityData> readDataFromExcel() ，读取地址"C:\Users\86139\Desktop\主成分作业 数据.csv"

你可以使用第三方库来读取Excel文件，比如LibXL，但这个库是商业授权的。如果你不想使用商业授权的库，那么你可以使用开源库，比如libcsv或者TinyCsvParser。

下面是一个使用TinyCsvParser库读取CSV文件的示例代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include "tinycsvparser.hpp"

struct CityData {
    std::string name;
    int population;
    double latitude;
    double longitude;
};

int main() {
    // Define the CSV parser settings
    const char* filename = "C:\\Users\\86139\\Desktop\\主成分作业 数据.csv";
    const char delimiter = ',';
    const int numFields = 4;

    // Define the data structure to store the parsed CSV data
    typedef CityData CsvData;
    std::vector<CsvData> csvData;

    // Define the fields in the CSV file
    struct CsvFields {
        std::string name;
        int population;
        double latitude;
        double longitude;
    } fields;

    // Define the CSV parser
    CsvParserSettings parserSettings(numFields);
    parserSettings.delimiter = delimiter;

    CsvMapping<CsvFields> mapping(
        fields.name, "name",
        fields.population, "population",
        fields.latitude, "latitude",
        fields.longitude, "longitude");

    parserSettings.mapping = mapping;

    // Create the CSV parser
    CsvParser<CsvFields> parser(parserSettings);

    // Parse the CSV file and store the data in the vector
    parser.read_csv(filename, [&](const CsvFields& f) {
        csvData.push_back(CityData{ f.name, f.population, f.latitude, f.longitude });
    });

    // Print the parsed data
    for (const auto& data : csvData) {
        std::cout << data.name << ", " << data.population << ", "
                  << data.latitude << ", " << data.longitude << std::endl;
    }

    return 0;
}

这个示例代码假设CSV文件的第一行包含了4个字段：name、population、latitude和longitude。如果你的CSV文件包含不同的字段，需要修改CsvFields结构体和CsvMapping模板参数。

另外需要注意的是，TinyCsvParser库使用C++11特性，需要在编译时加上-std=c++11选项。