电影点评系统users（ id username password , email is_admin ）,reviews（id user_id movie_id rating,comment create_time ）,movies（id title director actor summary poster category_id ）,comments（id review_id user_id content create_time ）,categories（id，name）ER图

抱歉，我无法展示ER图，但我可以为您描述一下该电影点评系统的ER图：

该系统包含5个实体：users、reviews、movies、comments和categories。其中，users实体包含id、username、password、email和is_admin等属性；reviews实体包含id、user_id、movie_id、rating、comment和create_time等属性；movies实体包含id、title、director、actor、summary、poster和category_id等属性；comments实体包含id、review_id、user_id、content和create_time等属性；categories实体包含id和name等属性。

其中，users和reviews之间存在一对多的关系，一个用户可以撰写多篇评论；reviews和movies之间也存在一对多的关系，一部电影可以收到多条评论；comments和reviews之间存在一对多的关系，一篇评论可以拥有多条回复；movies和categories之间存在多对一的关系，即一部电影只能属于一个分类。

相关问题

请解释一下这段python代码：users = users[~users.user_id.isnull()]

这段代码的功能是过滤掉 `users` 数据中 `user_id` 列为空的行。

首先，`users` 是一个数据集或者数据框，其中包含了用户信息。通过 `users.user_id` 可以获取 `users` 数据中 `user_id` 这一列的值。

接着，代码中使用了 `isnull()` 方法来判断 `user_id` 是否为空，返回一个布尔类型的 Series，表示每一行的 `user_id` 是否为空。

然后，使用 `~` 运算符对这个布尔 Series 进行取反操作。`~` 运算符可以将布尔值取反，即将 `True` 转换为 `False`，将 `False` 转换为 `True`。

最后，将取反后的布尔 Series 作为索引，对 `users` 数据进行切片操作，得到过滤后的新数据集，赋值给 `users` 变量。

综上所述，这段代码的作用是删除 `users` 数据中 `user_id` 列为空的行，返回一个过滤后的新数据集。

利用sql语言创建一个users表，包含user_id,user_name_user_password,user_nickname四个属性，主键为user_id

可以使用如下的 SQL 语句创建一个名为 `users` 的表：

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    user_name VARCHAR(50),
    user_password VARCHAR(50),
    user_nickname VARCHAR(50)
);

上述 SQL 语句中，`users` 表包含四个属性，分别为 `user_id`、`user_name`、`user_password`、`user_nickname`。其中，`user_id` 是主键。`VARCHAR(50)` 表示字符串类型，最多可以存储 50 个字符。