我是熊猫的新手(嗯,对所有“编程”......),但我们鼓励他们尝试一下。 我有一个mongodb数据库 - “测试” - 有一个名为“推文”的集合。 我在ipython中访问数据库:
import sys
import pymongo
from pymongo import Connection
connection = Connection()
db = connection.test
tweets = db.tweets
推文中文件的文件结构如下:
entities': {u'hashtags': [],
u'symbols': [],
u'urls': [],
u'user_mentions': []},
u'favorite_count': 0,
u'favorited': False,
u'filter_level': u'medium',
u'geo': {u'coordinates': [placeholder coordinate, -placeholder coordinate], u'type': u'Point'},
u'id': 349223842700472320L,
u'id_str': u'349223842700472320',
u'in_reply_to_screen_name': None,
u'in_reply_to_status_id': None,
u'in_reply_to_status_id_str': None,
u'in_reply_to_user_id': None,
u'in_reply_to_user_id_str': None,
u'lang': u'en',
u'place': {u'attributes': {},
u'bounding_box': {u'coordinates': [[[placeholder coordinate, placeholder coordinate],
[-placeholder coordinate, placeholder coordinate],
[-placeholder coordinate, placeholder coordinate],
[-placeholder coordinate, placeholder coordinate]]],
u'type': u'Polygon'},
u'country': u'placeholder country',
u'country_code': u'example',
u'full_name': u'name, xx',
u'id': u'user id',
u'name': u'name',
u'place_type': u'city',
u'url': u'http://api.twitter.com/1/geo/id/1820d77fb3f65055.json'},
u'retweet_count': 0,
u'retweeted': False,
u'source': u'<a href="http://twitter.com/download/iphone" rel="nofollow">Twitter for iPhone</a>',
u'text': u'example text',
u'truncated': False,
u'user': {u'contributors_enabled': False,
u'created_at': u'Sat Jan 22 13:42:59 +0000 2011',
u'default_profile': False,
u'default_profile_image': False,
u'description': u'example description',
u'favourites_count': 100,
u'follow_request_sent': None,
u'followers_count': 100,
u'following': None,
u'friends_count': 100,
u'geo_enabled': True,
u'id': placeholder_id,
u'id_str': u'placeholder_id',
u'is_translator': False,
u'lang': u'en',
u'listed_count': 0,
u'location': u'example place',
u'name': u'example name',
u'notifications': None,
u'profile_background_color': u'000000',
u'profile_background_image_url': u'http://a0.twimg.com/images/themes/theme19/bg.gif',
u'profile_background_image_url_https': u'https://si0.twimg.com/images/themes/theme19/bg.gif',
u'profile_background_tile': False,
u'profile_banner_url': u'https://pbs.twimg.com/profile_banners/241527685/1363314054',
u'profile_image_url': u'http://a0.twimg.com/profile_images/378800000038841219/8a71d0776da0c48dcc4ef6fee9f78880_normal.jpeg',
u'profile_image_url_https': u'https://si0.twimg.com/profile_images/378800000038841219/8a71d0776da0c48dcc4ef6fee9f78880_normal.jpeg',
u'profile_link_color': u'000000',
u'profile_sidebar_border_color': u'FFFFFF',
u'profile_sidebar_fill_color': u'000000',
u'profile_text_color': u'000000',
u'profile_use_background_image': False,
u'protected': False,
u'screen_name': placeholder screen_name',
u'statuses_count': xxxx,
u'time_zone': u'placeholder time_zone',
u'url': None,
u'utc_offset': -21600,
u'verified': False}}
现在,据我所知,大熊猫的主要数据结构 - 类似电子表格的表格 - 被称为DataFrame。如何将“tweets”集合中的数据加载到pandas的DataFrame中?我如何查询数据库中的子文档?
答案 0 :(得分:22)
在将其传递给DataFrame之前理解从MongoDB获得的光标
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(list(tweets.find()))
答案 1 :(得分:15)
如果您在MongoDb中有这样的数据:
[
{
"name": "Adam",
"age": 27,
"address":{
"number": 4,
"street": "Main Road",
"city": "Oxford"
}
},
{
"name": "Steve",
"age": 32,
"address":{
"number": 78,
"street": "High Street",
"city": "Cambridge"
}
}
]
您可以将数据直接放入数据框中,如下所示:
from pandas import DataFrame
df = DataFrame(list(db.collection_name.find({}))
你会得到这个输出:
df.head()
| | name | age | address |
|----|---------|------|-----------------------------------------------------------|
| 1 | "Steve" | 27 | {"number": 4, "street": "Main Road", "city": "Oxford"} |
| 2 | "Adam" | 32 | {"number": 78, "street": "High St", "city": "Cambridge"} |
然而,子文档将在子文档单元格中显示为JSON。如果要展平对象以使子文档属性显示为单个单元格,则可以使用json_normalize而不使用任何参数。
from pandas.io.json import json_normalize
datapoints = list(db.collection_name.find({})
df = json_normalize(datapoints)
df.head()
这将以这种格式提供数据框:
| | name | age | address.number | address.street | address.city |
|----|--------|------|----------------|----------------|--------------|
| 1 | Thomas | 27 | 4 | "Main Road" | "Oxford" |
| 2 | Mary | 32 | 78 | "High St" | "Cambridge" |
答案 2 :(得分:3)
您可以使用此代码将MongoDB数据加载到pandas DataFrame。这个对我有用。也希望你。
import pymongo
import pandas as pd
from pymongo import Connection
connection = Connection()
db = connection.database_name
input_data = db.collection_name
data = pd.DataFrame(list(input_data.find()))
答案 3 :(得分:1)
使用: df = pd.DataFrame.from_dict(collection)