sql：检索至少选修刘华所选课程中的一门课的男学生姓名。

可以使用以下 SQL 语句来检索至少选修刘华所选课程中的一门课的男学生姓名：

SELECT DISTINCT s.name
FROM student s
INNER JOIN sc s1 ON s1.s_id = s.s_id
INNER JOIN course c ON s1.c_id = c.c_id
INNER JOIN sc s2 ON s2.c_id = s1.c_id
INNER JOIN student s3 ON s3.s_id = s2.s_id
WHERE s3.name = '刘华' AND s.gender = '男'

相关问题

4. 现有如下图所示的表格数据，从前向后查找和判断是否有重复的数据并将重复值删除。 id name age height gender 0 1 小铭 18 180 女 1 2 小月 18 180 女 2 3 彭岩 29 185 男 3 4 刘华 58 175 男 4 5 周华 36 178 男 5 4 刘华 58 175 男

可以使用 Pandas 库来处理表格数据，以下是一个示例代码，展示如何对表格数据进行去重操作：

import pandas as pd

# 定义数据表格
data = {
    'id': [1, 2, 3, 4, 5, 4],
    'name': ['小铭', '小月', '彭岩', '刘华', '周华', '刘华'],
    'age': [18, 18, 29, 58, 36, 58],
    'height': [180, 180, 185, 175, 178, 175],
    'gender': ['女', '女', '男', '男', '男', '男']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 去重操作
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印结果
print(df)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个数据字典 `data`，其中包含了表格数据。然后，我们使用 Pandas 的 `DataFrame` 类来将数据转换为数据框对象 `df`。接下来，我们使用 `drop_duplicates` 函数对数据框进行去重操作，将重复的行删除。最后，我们打印了去重后的结果。

需要注意的是，我们在去重操作时使用了 `inplace=True`，表示直接在原始数据框上进行修改，而不是返回一个新的数据框。如果不使用 `inplace=True`，则需要将去重后的数据框重新赋值给原始数据框。

jupyter现有如下图所示的表格数据，从前向后查找和判断是否有重复的数据并将重复值删除。 id name age height gender 0 1 小铭 18 180 女 1 2 小月 18 180 女 2 3 彭岩 29 185 男 3 4 刘华 58 175 男 4 5 周华 36 178 男 5 4 刘华 58 175 男

您可以使用Python语言中的Pandas库来实现该功能。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库并读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard()

这里使用了Pandas库中的read_clipboard()函数，可以直接读取您复制的表格数据。

2. 利用Pandas中的duplicated函数来查找重复数据，并将其删除：

df = df.drop_duplicates()

3. 输出处理后的数据：

print(df)

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard()
df = df.drop_duplicates()
print(df)

运行代码后，您将会看到处理后的数据。