学号、专业号码、姓名、性别、生日、密码的关系范式
时间: 2023-10-02 07:08:59 浏览: 30
学号、专业号码、姓名、性别、生日、密码这几个属性的关系范式可以为:
第一范式(1NF):每个属性都是原子的,不可再分。在这个关系中,每个属性都是原子的,都不能再分割。
第二范式(2NF):在满足第一范式的基础上,非主键属性必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。在这个关系中,如果存在非主键属性只依赖于主键的一部分,那么就需要将这些属性单独分离出来,建立新的关系,使得每个关系都满足第二范式。
第三范式(3NF):在满足第二范式的基础上,非主键属性之间不能存在传递依赖关系。在这个关系中,如果存在非主键属性之间存在传递依赖关系,就需要将这些属性单独分离出来,建立新的关系,使得每个关系都满足第三范式。
综上所述,学号、专业号码、姓名、性别、生日、密码这几个属性的关系范式为第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)。
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创建students表 包含学号 姓名 性别 生日 成绩
可以使用 SQL 语句创建一个名为 students 的表,包含以下字段:学号(id)、姓名(name)、性别(gender)、生日(birthday)和成绩(score)。具体的 SQL 语句如下:
```sql
CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
gender VARCHAR(10),
birthday DATE,
score FLOAT
);
```
其中,id 字段为主键,用于唯一标识每个学生。name、gender、birthday 和 score 分别为学生的姓名、性别、生日和成绩。数据类型分别为 VARCHAR、DATE 和 FLOAT。可以根据实际需要修改字段名和数据类型。
姓名 性别 学号 年级 班级 专业
好的,我可以帮你清洗这个数据,并将姓名、性别、学号、年级、班级、专业保留。以下是 Python 代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 选择需要保留的列
df = df[['姓名', '性别', '学号', '年级', '班级', '专业']]
# 清洗学号
df['学号'] = df['学号'].apply(lambda x: x.replace('.', '').replace(',', ''))
# 输出结果
print(df)
```
其中,`data.xlsx` 是包含数据的 Excel 文件名。代码将读取这个文件,并将需要保留的列筛选出来。同时,使用 `apply` 函数对学号进行清洗,去除其中的逗号和小数点。最后,输出清洗后的结果。