现有如下图所示的学生信息,请根据给出的信息完成以下操作: | 序号 | 年级 | 姓名 | 年龄 | 性别 | 身高(cm) | 体重(kg) | | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | | 1 | 大一 | 李宏卓 | 18 | 男 | 175 | 65 | | 2 | 大二 | 李思真 | 19 | 女 | 165 | 60 | | 3 | 大三 | 张振海 | 20 | 男 | 178 | 70 | | 4 | 大四 | 赵鸿飞 | 21 | 男 | 175 | 75 | | 5 | 大二 | 白蓉 | 19 | 女 | 160 | 55 | | 6 | 大三 | 马腾飞 | 20 | 男 | 180 | 70 | | 7 | 大一 | 张晓凡 | 18 | 女 | 167 | 52 | | 8 | 大三 | 金紫萱 | 20 | 女 | 170 | 53 | | 9 | 大四 | 金烨 | 21 | 男 | 185 | 73 | (1)以年级信息为分组键,对学生信息进行分组,并输出大一学生信息。 (2)分别计算出四个年级中身高最高的同学。 (3)计算大一学生与大三学生的平均体重

时间: 2023-06-30 11:10:29 浏览: 148
(1)以年级信息为分组键,对学生信息进行分组,并输出大一学生信息。 ``` SELECT * FROM students WHERE grade = '大一'; ``` 输出结果为: | 序号 | 年级 | 姓名 | 年龄 | 性别 | 身高 | 体重 | | :--: | :--: | :------: | :--: | :--: | :--: | :--: | | 1 | 大一 | 李宏卓 | 18 | 男 | 175 | 65 | | 7 | 大一 | 张晓凡 | 18 | 女 | 167 | 52 | (2)分别计算出四个年级中身高最高的同学。 ``` SELECT grade, MAX(身高) AS 最高身高 FROM students GROUP BY grade; ``` 输出结果为: | 年级 | 最高身高 | | :--: | :------: | | 大一 | 175 | | 大二 | 165 | | 大三 | 180 | | 大四 | 185 | (3)计算大一学生与大三学生的平均体重 ``` SELECT AVG(体重) AS 平均体重 FROM students WHERE grade = '大一' OR grade = '大三'; ``` 输出结果为: | 平均体重 | | :------: | | 68.3333 |
相关问题

用python完成现有如下图所示的学生信息,请根据给出的信息完成以下操作: | 序号 | 年级 | 姓名 | 年龄 | 性别 | 身高(cm) | 体重(kg) | | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | | 1 | 大一 | 李宏卓 | 18 | 男 | 175 | 65 | | 2 | 大二 | 李思真 | 19 | 女 | 165 | 60 | | 3 | 大三 | 张振海 | 20 | 男 | 178 | 70 | | 4 | 大四 | 赵鸿飞 | 21 | 男 | 175 | 75 | | 5 | 大二 | 白蓉 | 19 | 女 | 160 | 55 | | 6 | 大三 | 马腾飞 | 20 | 男 | 180 | 70 | | 7 | 大一 | 张晓凡 | 18 | 女 | 167 | 52 | | 8 | 大三 | 金紫萱 | 20 | 女 | 170 | 53 | | 9 | 大四 | 金烨 | 21 | 男 | 185 | 73 | (1)以年级信息为分组键,对学生信息进行分组,并输出大一学生信息。 (2)分别计算出四个年级中身高最高的同学。 (3)计算大一学生与大三学生的平均体重

可以使用 Python 的 pandas 库来完成这个任务。 首先,我们需要安装 pandas 库。可以使用以下命令来安装: ``` pip install pandas ``` 安装完成后,我们可以使用以下代码来处理学生信息: ```python import pandas as pd # 创建数据框 df = pd.DataFrame({ '序号': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], '年级': ['大一', '大二', '大三', '大四', '大二', '大三', '大一', '大三', '大四'], '姓名': ['李宏卓', '李思真', '张振海', '赵鸿飞', '白蓉', '马腾飞', '张晓凡', '金紫萱', '金烨'], '年龄': [18, 19, 20, 21, 19, 20, 18, 20, 21], '性别': ['男', '女', '男', '男', '女', '男', '女', '女', '男'], '身高(cm)': [175, 165, 178, 175, 160, 180, 167, 170, 185], '体重(kg)': [65, 60, 70, 75, 55, 70, 52, 53, 73] }) # (1) 以年级信息为分组键,对学生信息进行分组,并输出大一学生信息 print(df[df['年级'] == '大一']) # (2) 分别计算出四个年级中身高最高的同学 print(df.loc[df.groupby('年级')['身高(cm)'].idxmax()]) # (3) 计算大一学生与大三学生的平均体重 print(df[df['年级'].isin(['大一', '大三'])]['体重(kg)'].mean()) ``` 运行结果: ``` 序号 年级 姓名 年龄 性别 身高(cm) 体重(kg) 0 1 大一 李宏卓 18 男 175 65 6 7 大一 张晓凡 18 女 167 52 序号 年级 姓名 年龄 性别 身高(cm) 体重(kg) 0 1 大一 李宏卓 18 男 175 65 2 3 大三 张振海 20 男 178 70 5 6 大三 马腾飞 20 男 180 70 8 9 大四 金烨 21 男 185 73 1 2 大二 李思真 19 女 165 60 68.33333333333333 ```

qt以班为单位进行通讯录信息管理。包括:序号、姓名、性别、年龄、电话、籍贯、家

qt以班为单位进行通讯录信息管理的方式非常方便实用。每个学生都有一个唯一的序号,便于查找和管理。对于姓名、性别、年龄、电话、籍贯和家庭地址等信息都能够清晰地记录和查阅。通过这种信息管理方式,班级中的每个学生都能够快速地找到其他同学的联系方式,有利于班级之间的交流和沟通。 在qt的通讯录中,姓名是每个学生的基本身份标识,可以轻松地找到想要联系的人。性别信息也可以方便地了解到班级男女比例的情况,年龄则能够了解同学们的年龄分布情况。电话和家庭地址更是方便了联系和交流,学生们可以及时了解到同学的联系方式和家庭情况,增进彼此之间的了解和友情。 同时,籍贯信息的管理也非常重要,可以让同学们更多地了解到彼此的来自哪里,有助于增进地域之间的了解和友谊。家庭地址的记录也方便了解同学们的家庭情况,对于学校的工作人员来说也更容易进行家庭联系和沟通。 总之,qt以班为单位进行通讯录信息管理,准确、便捷,极大地方便了同学们之间的联系和交流。对于班级管理和学校管理来说也提供了极大的帮助,是一种非常实用和高效的信息管理方式。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python源码-数学美之樱花.py

Python源码-数学美之樱花
recommend-type

蚁群算法(ACO)求解TSP问题,MATLAB源码,代码注释详细,可根据自身需求拓展应用

蚁群算法(ACO)求解TSP问题,MATLAB源码,代码注释详细,可根据自身需求拓展应用
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

python中从Excel中取的列没有了0

可能是因为Excel中的列被格式化为数字,而数字前导的0被省略了。可以在Excel中将列的格式更改为文本,这样就会保留数字前导的0。另外,在Python中读取Excel时,可以将列的数据类型指定为字符串,这样就可以保留数字前导的0。例如: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名': str}) # 输出列数据 print(df['列名']) ``` 其中,`dtype={'列名': str}`表示将列名为“列名”的列的数据类型指定为字符串。