top10_jobs = query(""" SELECT job_title, Count(*) AS job_count FROM salaries GROUP BY job_title ORDER BY job_count DESC LIMIT 10 """) 作者：ShowMeAI 链接：https://juejin.cn/post/7173164389934039077 来源：稀土掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

时间: 2024-02-10 22:23:54 浏览: 78
根据您提供的代码，这是一个SQL查询语句，用于从名为"salaries"的数据表中选择前十个职位（job_title）并计算每个职位的数量（job_count）。查询结果按照数量降序排序。 请注意，这是一个SQL查询语句，需要在数据库环境中执行。如果您想在Python环境中执行该查询，您可以使用适当的库（如pandas）来连接到数据库，并执行该查询。如果您有任何进一步的问题，请随时提问！
相关问题

判断哪些索引将可以对下列查询产生加速作用SELECT TITLE,DEPT_NAME,GENDER, COUNT(DISTINCT E.EMP_NO) FROM DEPARTMENTS D,DEPT_EMP DE,EMPLOYEES E,SALARIES S,TITLES T WHERE D.DEPT_NO=DE.DEPT_NO AND DE.EMP_NO=E.EMP_NO AND E.EMP_NO=S.EMP_NO AND E.EMP_NO=T.EMP_NO GROUP BY TITLE,DEPT_NAME,GENDER ORDER BY DEPT_NAME;

在这个查询中，以下索引可以对查询产生加速作用： 1. DEPT_EMP 表上的 (DEPT_NO, EMP_NO) 索引，用于连接 DEPARTMENTS 和 EMPLOYEES 表； 2. EMPLOYEES 表上的 (EMP_NO) 索引，用于连接 SALARIES 和 TITLES 表； 3. SALARIES 表和 TITLES 表上的 (EMP_NO) 索引，用于计算 COUNT(DISTINCT E.EMP_NO)。 同时，如果 DEPARTMENTS 表和 EMPLOYEES 表、SALARIES 表、TITLES 表中的某个表的大小很大，可以对该表的其他字段建立索引，以提高连接效率。例如，在 EMPLOYEES 表上可以建立 (GENDER) 索引，以便在计算 COUNT(DISTINCT E.EMP_NO) 时使用。

import pandas as pd salaries = pd.read_csv('data/salaries.csv', index_col=0)

这段代码使用了Python中的pandas库，将名为'salaries.csv'的文件读入到一个名为'salaries'的DataFrame中，并将第一列作为索引列。其中，'data/salaries.csv'是文件的相对路径，可以根据实际情况进行修改。这个DataFrame可以用于数据分析和处理。
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