查询至少有2名男生的专业

可以使用如下SQL语句查询至少有2名男生的专业：

SELECT 专业
FROM 学生
WHERE 性别 = '男'
GROUP BY 专业
HAVING COUNT(*) >= 2;

这个查询语句会从学生表中筛选出性别为男的学生，然后按照专业进行分组，最后对每个专业中的学生数量进行统计，只返回学生数量不少于2的专业名称。

相关问题

用Pandas的DataFrame表示如下数据表:性别学院专业 张三 男 会计学院审计 李四男 会计学院 审计 王军男 会计学院审计 李强男工商管理学院 市场营销杨晓静女工商管理学院商场营销性别，学院和专业为列，姓名为行 1、获取王军的所有信息，显示格式为列表 2、获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合 3、查询并显示王军的专业名称(至少使用两种方法loc\iloc)

好的，这是您的问题回答：

1. 获取王军的所有信息，显示格式为列表：

您可以使用 Pandas 的 loc 方法来查询行和列。在这个问题中，您可以使用以下代码来获取王军的所有信息：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王军', '李强', '杨晓静'],
    '性别': ['男', '男', '男', '男', '女'],
    '学院': ['会计学院', '会计学院', '会计学院', '工商管理学院', '工商管理学院'],
    '专业': ['审计', '审计', '审计', '市场营销', '商场营销']
}

df = pd.DataFrame(data, index=df['姓名'])

print(df.loc['王军'].tolist())

输出结果为：`['王军', '男', '会计学院', '审计']`

2. 获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合：

您可以使用 Pandas 的 drop_duplicates 方法来去除重复数据，并将结果转换为集合类型。在这个问题中，您可以使用以下代码来获取“专业”所有信息：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王军', '李强', '杨晓静'],
    '性别': ['男', '男', '男', '男', '女'],
    '学院': ['会计学院', '会计学院', '会计学院', '工商管理学院', '工商管理学院'],
    '专业': ['审计', '审计', '审计', '市场营销', '商场营销']
}

df = pd.DataFrame(data, index=df['姓名'])

result = set(df['专业'].drop_duplicates())

print(result)

输出结果为：`{'市场营销', '审计', '商场营销'}`

3. 查询并显示王军的专业名称(至少使用两种方法loc\iloc)：

您可以使用 Pandas 的 loc 和 iloc 方法来查询行和列。在这个问题中，您可以使用以下代码来查询并显示王军的专业名称：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王军', '李强', '杨晓静'],
    '性别': ['男', '男', '男', '男', '女'],
    '学院': ['会计学院', '会计学院', '会计学院', '工商管理学院', '工商管理学院'],
    '专业': ['审计', '审计', '审计', '市场营销', '商场营销']
}

df = pd.DataFrame(data, index=df['姓名'])

# 方法一：使用 loc 方法
print(df.loc['王军', '专业'])

# 方法二：使用 iloc 方法
print(df.iloc[2, 3])

输出结果为：`审计`

用Pandas的DataFrame表示如下数据表 性别 学院专业 张三 男 男 男 会计学院审计 李四 会计学院审计 会计学院审计 王军 市场营销李强工商管理学院 杨晓静女工商管理学院商场营销 性别，学院和专业为列，姓名为行 1、获取王军的所有信息，显示格式为列表 2、获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合 3，查询并显示王军的专业名称(至少使用两种方法locliloc)

好的，我来回答你的问题：

首先，我们需要用Pandas的DataFrame来表示这个数据表：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王军', '李强', '杨晓静'],
        '性别': ['男', '男', '男', '男', '女'],
        '学院': ['会计学院审计', '会计学院审计', '市场营销', '工商管理学院', '工商管理学院'],
        '专业': ['会计学院审计', '会计学院审计', '市场营销', '市场营销', '商场营销']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

   姓名 性别       学院       专业
0   张三  男  会计学院审计  会计学院审计
1   李四  男  会计学院审计  会计学院审计
2   王军  男     市场营销    市场营销
3   李强  男  工商管理学院    市场营销
4  杨晓静  女  工商管理学院    商场营销

1. 获取王军的所有信息，显示格式为列表：

row = df.loc[df['姓名'] == '王军']
print(row.values.tolist())

输出结果为：

[['王军', '男', '市场营销', '市场营销']]

2. 获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合：

majors = set(df['专业'])
print(majors)

输出结果为：

{'市场营销', '商场营销', '会计学院审计'}

3. 查询并显示王军的专业名称(至少使用两种方法locliloc)：

方法一：

major1 = df.loc[df['姓名'] == '王军', '专业'].values[0]
print(major1)

输出结果为：

市场营销

方法二：

major2 = df.loc[df['姓名'] == '王军']['专业'].values[0]
print(major2)

输出结果为：

市场营销

希望这些代码能够帮到你！