sql 在RULE_STD_UNIT_INSURED_MAX_INFO表中的MAX_AGE字段后添加varchar 类型的AREA_CODE字段

在RULE_STD_UNIT_INSURED_MAX_INFO表中的MAX_AGE字段后添加varchar类型的AREA_CODE字段，可以使用以下SQL语句：

ALTER TABLE RULE_STD_UNIT_INSURED_MAX_INFO 
ADD COLUMN AREA_CODE VARCHAR(10) AFTER MAX_AGE;

上述语句将在RULE_STD_UNIT_INSURED_MAX_INFO表中添加一个名为AREA_CODE的VARCHAR类型字段，并将其放置在MAX_AGE字段之后。

请注意，根据实际需要，可以根据需要调整字段名称和数据类型的长度。此外，使用AFTER关键字可以指定新字段的位置。

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and insured_name REGEXP '[/u4e00-/u9fa5]'这段sql的含义，如何修改正确

这段SQL语句使用了正则表达式`[/u4e00-/u9fa5]`，在MySQL中，`REGEXP`用于文本搜索，这里的含义是查找`insured_name`列中包含中文字符（Unicode编码范围从U+4E00到U+9FA5，这是汉字的常用编码区间）的记录。`/u4e00-/u9fa5`是一个字符集，表示匹配所有这个范围内的字符。

如果你想修改成只选择完全由中文字符组成的`insured_name`，你需要做如下调整：

SELECT * FROM table
WHERE insured_name REGEXP '^[\u4e00-\u9fa5]+$'

这里，`^` 表示字符串的开始，`[\u4e00-\u9fa5]+` 匹配一串连续的中文字符，`$` 表示字符串的结束。这样就只会返回那些全由中文组成，而且没有任何其他字符的`insured_name`。

如果你想要区分大小写，可以改为：

SELECT * FROM table
WHERE insured_name REGEXP BINARY '^[\u4e00-\u9fa5]+$'

这里加上`BINARY`是为了确保字符比较时不考虑字符的内部排序顺序。

train_df[['insured_occupation','insured_hobbies','age']].groupby(['insured_occupation','insured_hobbies']).mean().reset_index(drop=False) 是什么意思

这是一个 Pandas 的数据分组操作。该语句对 `train_df` 数据集中的 `insured_occupation`、`insured_hobbies` 和 `age` 列进行了分组，并计算同一组内 `age` 列的平均值。最后，通过 `reset_index()` 函数将分组后的结果重置索引，并将 `insured_occupation` 和 `insured_hobbies` 列从索引中移回到数据集中。

具体来说，该语句的操作步骤如下：

1. 选取 `train_df` 数据集中的 `insured_occupation`、`insured_hobbies` 和 `age` 列。
2. 将数据集按照 `insured_occupation` 和 `insured_hobbies` 列进行分组。
3. 对于每个分组，计算 `age` 列的平均值。
4. 将分组后的结果重置索引，并将 `insured_occupation` 和 `insured_hobbies` 列从索引中移回到数据集中。

最终的输出结果是一个 DataFrame，其中包含三列：`insured_occupation`、`insured_hobbies` 和 `age` 的平均值。