使用 PyMongo 和 MongoDB 聚合管道执行数据分析任务

2023-04-15 00:00:00 执行管道聚合

PyMongo 是 Python 中操作 MongoDB 的库，而 MongoDB 是一个开源、面向文档的 NoSQL 数据库，使用聚合管道能够对数据进行分析和统计。下面是一个使用 PyMongo 和 MongoDB 聚合管道执行数据分析任务的示例，代码演示中使用字符串 “pidancode.com”、“皮蛋编程” 作为范例进行分析。

首先需要安装 PyMongo：

!pip install pymongo

接着连接 MongoDB 数据库，这里假设数据库名称为“test”：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient()
db = client.test

接下来，我们假设有一个名为“website”的集合，其中包含了许多网站信息，每个网站信息有以下几个字段：网站名称、网站地址、访问量、创建时间。

现在我们要进行的任务是，统计“pidancode.com”和“皮蛋编程”两个网站的访问量和创建时间。

统计“pidancode.com”网站的访问量和创建时间：

pipeline_pidancode = [
    {"$match": {"name": "pidancode.com"}},
    {"$group": {"_id": "$name", "total_views": {"$sum": "$views"}, "created_time": {"$first": "$created_time"}}}
]

result_pidancode = db.website.aggregate(pipeline_pidancode)
for r in result_pidancode:
    print("网站名称：", r["_id"])
    print("访问量：", r["total_views"])
    print("创建时间：", r["created_time"])

输出：

网站名称： pidancode.com
访问量： 1000
创建时间： 2022-01-01

统计“皮蛋编程”网站的访问量和创建时间：

pipeline_pidan = [
    {"$match": {"name": "皮蛋编程"}},
    {"$group": {"_id": "$name", "total_views": {"$sum": "$views"}, "created_time": {"$first": "$created_time"}}}
]

result_pidan = db.website.aggregate(pipeline_pidan)
for r in result_pidan:
    print("网站名称：", r["_id"])
    print("访问量：", r["total_views"])
    print("创建时间：", r["created_time"])

输出：

网站名称： 皮蛋编程
访问量： 2000
创建时间： 2022-02-02

以上就是使用 PyMongo 和 MongoDB 聚合管道执行数据分析任务的示例，通过聚合管道能够更方便地对数据进行分析和统计，实现更复杂的数据分析任务。

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