一、 数据结构分析：
（1）京津冀三省的2015年度的科技成果数据原始表，为Access数据库，；
（2）要求将三省的科技成果数据汇总到同一表中（要求结果表为MySql数据表）；
（3）三个原始数据表结构不一致，要求结果表中包括所有的字段，表达意思相同或相似的字段要进行合并，不允许丢失字段（若只有本表独有字段，在结果表中其他两表数据在该字段填入空值）。
二、 数据同步练习：要求采编程实现三个原始表数据同步功能，将三个表的数据同步到一个结果表中。
三、 数据清洗练习：
（1）重复记录清洗，分析结果表中是否存在重复的数据记录，主要是地域和成果名称相同即判定为重复记录，保留一条记录，并补充其他重复记录中独有的数据字段内容，再删除其余记录。
（2）在结果表中追加年份和地域两个标准维度字段，如果原始表中存在该字段则直接转化成维度字段，若不存在则根据单位名称确定地域字段内容，天津科技成果表中不存在年度字段，则直接将年度维度字段确定为2015年。
import java.sql.*;
public class thedataqingxi {
public static void main(String[] args) {
// 数据库连接信息
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/2024.2.28test";
String username = "root";
String password = "123456";
try {
// 连接数据库
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
// 执行数据清洗操作
cleanData(connection);
// 关闭数据库连接
connection.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private static void cleanData(Connection connection) throws SQLException {
// SQL查询语句，查找重复记录并保留一条
String findDuplicatesSQL = "SELECT MIN(ID) as minID, name, danwei " +
"FROM huizongbiao " +
"GROUP BY name, danwei " +
"HAVING COUNT(*) > 1";
// SQL删除语句，删除除最小ID外的重复记录
String deleteDuplicatesSQL = "DELETE FROM huizongbiao WHERE ID <> ? AND name = ? AND danwei = ?";
// 执行查询
Statement statement = connection.createStatement();
ResultSet resultSet = statement.executeQuery(findDuplicatesSQL);
// 遍历查询结果
while (resultSet.next()) {
int minID = resultSet.getInt("minID");
String name = resultSet.getString("name");
String danwei = resultSet.getString("danwei");
// 执行删除操作
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(deleteDuplicatesSQL);
preparedStatement.setInt(1, minID);
preparedStatement.setString(2, name);
preparedStatement.setString(3, danwei);
preparedStatement.executeUpdate();
preparedStatement.close();
}
// 关闭Statement和ResultSet
statement.close();
resultSet.close();
}
}
四、 数据分析：
根据提供的已知字段名称，自动将科技成果分类，并且分析京津冀三地的科技优势。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('huizongbiao.csv')
# 按地区分组并计算各地区的应用行业占比
hebei_data = df[df['shengshiqu'] == '河北']
beijing_data = df[df['shengshiqu'] == '北京']
tianjin_data = df[df['shengshiqu'] == '天津']
def plot_pie_and_bar(data, title):
# 计算应用行业占比
industry_counts = data['yingyonghangye'].value_counts()
# 只保留前五，其余用"其他"代指
top_industries = industry_counts.head(5)
other_count = industry_counts[5:].sum()
top_industries['其他'] = other_count
total_count = len(data)
industry_percentages = top_industries / total_count * 100
# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.pie(industry_percentages, labels=industry_percentages.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title(f'{title} - 行业占比')
# 绘制柱状图
plt.subplot(1, 2, 2)
top_industries.plot(kind='bar')
plt.title(f'{title} - 行业分布 (前五)')
plt.xlabel('应用行业')
plt.ylabel('数量')
plt.tight_layout()
plt.show()
# 绘制河北地区的图表
plot_pie_and_bar(hebei_data, '河北')
# 绘制北京地区的图表
plot_pie_and_bar(beijing_data, '北京')
# 绘制天津地区的图表
plot_pie_and_bar(tianjin_data, '天津')
标签：plt,String,df,数据,表中,课堂,data,清洗,name From： https://www.cnblogs.com/kk4458/p/18124668