Pandas 实战练习 Notebook

通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

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MySQL实战练习项目是帮助学习者深入理解MySQL数据库应用的实践项目，通过实际操作提升技能。

HiveSQL 的实战题挺适合刚接触大数据仓库的前端或者数据开发了解一下。文档里的题目不难，但都贴近实战场景，像学生成绩对比那题，用到了JOIN和条件过滤，练手刚刚好。还附带了建表、加载数据的基本语法，照着敲一遍思路就通了。学生表、课程表和成绩表这种结构其实挺常见的，用 HiveSQL 跑一跑，理解数据仓库里的关联逻辑挺有。查询“01 比 02 课程高分”的题目，也能顺便熟练下LEFT JOIN和WHERE条件的组合。还有个比较实用的点是，文件加载用的load data local inpath语句，不用你写复杂的导入逻辑，直接搞定。日常测试用挺方便的。如果你正想熟悉 Hive 或者 SQL

专为 SQL Server 新手量身打造的基础练习题，助你夯实查询知识，完成全部练习，查询技能轻松掌握！

提升MySQL技能：必备练习题 这套练习涵盖了MySQL的增、删、查、改操作，以及各种常用函数的应用场景。通过反复练习，你将掌握MySQL的基本操作，满足日常工作需求。 练习内容： 数据表操作： 创建、修改、删除数据表 数据操作： 插入、更新、删除数据 查询操作： 基本查询：使用SELECT语句检索数据 条件查询：使用WHERE子句根据条件筛选数据 排序与分组：使用ORDER BY和GROUP BY子句对结果进行排序和分组 连接查询：使用JOIN语句合并多个表的数据 函数应用： 日期和时间函数 字符串函数 聚合函数 数学函数 综合案例： 将所学知识应用于实际场景，例如用户管理、订

项目概述：使用Python和Jupyter Notebook，爬取并分析豆瓣电影TOP250页面的源代码，获取可供后续分析的数据。整个流程分为多个清晰步骤，通过Markdown编辑器标注详细步骤，并提供图片讲解和完整代码。 项目流程：1. 准备工作：安装并导入必要库，配置爬虫环境；2. 数据爬取：使用Python的requests库获取豆瓣TOP250页面的HTML源代码；3. 数据解析：借助BeautifulSoup或正则表达式提取关键信息（如电影名称、评分、评价人数等）；4. 数据清洗和存储：将提取的数据清洗后存储至本地CSV文件，供后续数据分析使用；5. 代码示例：文中每一步骤均配有

数据库实验三的 SQL 资源还挺实用的，尤其适合刚上手数据库开发的同学练练手。内容从建库到建表，再到基本的增删改查指令，全都一条条列得清清楚楚。像CREATE DATABASE、INSERT INTO这些指令都有例子可以照着写，哪怕你没接触过也能照猫画虎做出来。 学生表student、课程表course、选课表sc和教课表sections的设计还蛮规范的，每个字段都有类型和约束，比如主键、CHECK条件之类，逻辑清晰又实用。像性别字段加了CHECK (sex IN ('男', '女'))，挺符合国内教学系统的需求。 插入数据的方式也挺标准的，没搞那些批量脚本，纯粹靠INSERT INTO一条条

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或