现有一局部应用,包括两个实体:“出版社”和“作者”,这两个实体是多对多的联系,请自己设计适当的属性,画出 E - R 图。
时间: 2023-05-20 20:02:29 浏览: 180
作为 C知道,我可以为您提供以下 E-R 图:
[出版社] --- 出版 --- <出版书籍> --- 写作 --- [作者]
其中,出版社和作者都是实体,出版和写作都是联系,出版书籍是联系的属性之一,另一个属性可以是出版时间或者出版地点等等。
相关问题
一、设计出版社管理数据库的局部E-R图,包括两个实体,分别是: 出版社,包括出版社的编号、名称、地址、联系电话; 作者,包括作者的编号、姓名、性别、年龄、电话、地址 其中,出版社可为多名作者出版相应数量的图书,作者也可以多家出版社出版不同作品。 完成相应E-R,并转换成关系模式,指出相应的主键及外键。
我可以回答这个问题。根据题目描述,设计出版社管理数据库的局部E-R图如下:
出版社(出版社编号,名称,地址,联系电话)
作者(作者编号,姓名,性别,年龄,电话,地址)
其中,出版社和作者之间存在多对多的关系,因为一个出版社可以出版多名作者的作品,一个作者也可以在多家出版社出版不同作品。因此,需要创建一个中间表来表示这种关系:
作品(出版社编号,作者编号,书名,出版日期,价格)
作品表中的出版社编号和作者编号分别作为外键,与出版社表和作者表的主键相对应。
转换成关系模式后,可以得到以下三个表:
出版社表(出版社编号,名称,地址,联系电话)
主键:出版社编号
作者表(作者编号,姓名,性别,年龄,电话,地址)
主键:作者编号
作品表(出版社编号,作者编号,书名,出版日期,价格)
主键:出版社编号,作者编号
外键:出版社编号(参考出版社表),作者编号(参考作者表)
两个dataframe表的局部多列内容匹配,请给出python的完整代码
下面是一个示例代码,实现了两个数据框的局部多列内容匹配:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['foo', 'bar', 'baz'], 'C': [4.0, 5.0, 6.0]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['foo', 'car', 'baz'], 'C': [4.0, 7.0, 6.0]})
# 定义要匹配的列
cols = ['A', 'B']
# 进行匹配
matched = pd.merge(df1, df2, on=cols, how='inner')
# 输出匹配结果
print(matched)
```
这段代码中,我们首先创建了两个数据框df1和df2,并定义了要匹配的列cols。然后,使用pandas的merge函数对两个数据框进行内连接(inner join)操作,将符合条件的行合并在了一起。最后,将匹配结果输出到屏幕上。