直接给我idea的dataframe sql方式代码

在 IntelliJ IDEA 中，虽然通常我们会使用 Pandas 或者 PySpark 来处理 CSV 数据，但如果你想要模仿 DataFram SQL 的风格来完成 SQL 查询，你可以借助 Jupyter Notebook 或者其他支持 SQL 查询的工具，如 DBeaver（一个 SQL 客户端）。以下是一个简单的例子，假设你已经在 Jupyter Notebook 或者支持 SQL 的环境中，且已经加载了 `Data01.txt` 文件：

-- 读取CSV文件
CREATE TEMPORARY TABLE scores (
    student VARCHAR(255),
    course VARCHAR(255),
    score INT
);

-- 1. 读取数据
LOAD DATA LOCAL INFILE 'Data01.txt'
INTO TABLE scores
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';

-- 2. 查看前30行
SELECT * FROM scores LIMIT 30;

-- 3. 总学生数
SELECT COUNT(*) AS total_students FROM scores;

-- 4. 所有课程
SELECT DISTINCT course FROM scores;

-- 5. 每个学生选修课程数
SELECT student, COUNT(course) AS courses_taken FROM scores GROUP BY student;

-- 6. 每门课的平均分、最高分、最低分
SELECT course, AVG(score) AS average_score, MAX(score) AS max_score, MIN(score) AS min_score
FROM scores
GROUP BY course;

-- 7. Upton的成绩排序
-- 假设Upton的姓名为"Upton"
SELECT * FROM scores WHERE student = 'Upton' ORDER BY score;

-- 8. Upton的平均分
SELECT AVG(score) AS upton_average_score FROM scores WHERE student = 'Upton';

-- 9. 每门课的不及格人数和及格率 (示例，假设不及格线为60分)
DECLARE @pass_threshold INT = 60;
WITH PassFail AS (
    SELECT course, 
           score,
           CASE WHEN score >= @pass_threshold THEN 1 ELSE 0 END AS passed
    FROM scores
)
SELECT course, 
       SUM(passed) AS failing_count, 
       COUNT(*) - SUM(passed) AS passing_count,
       CAST(SUM(passed) AS REAL) / COUNT(*) * 100.0 AS pass_rate
FROM PassFail
GROUP BY course;

请注意，这只是一个模拟DataFrame SQL风格的例子，实际上在纯SQL环境中，你可能需要在一个数据库服务器上执行这些查询，而不是直接对文件做处理。如果你是在PySpark环境下工作，那么建议按照前面的Spark SQL部分的说明进行操作。