存储mongodb中的数据至表格中

最新推荐文章于 2025-12-20 09:19:22 发布
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#mongodb #python #数据库

文章介绍了如何使用Python的pandas库连接MongoDB数据库，执行数据读取、排序、筛选、统计分析（如平均值、中位数、众数等），并导出CSV文件。 
import pandas 
import pymongo

client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")
db = client["Bilibili"]
col = db["App"]

# 读数据
data = list(col.find())
print(data)

data = pandas.DataFrame(data)

# 将view列排序,ascending=False添加后为从高到低
# print(data.sort_values("view", ascending=False))

# 只展示选中列
# print(data.filter(items=["aid", "view", "like"]))

# 随机抽取三行
# print(data.sample(3))

# 某一列的平均数
# print(data.get("view").mean())

# 某一列的中位数
# print(data.get("view").median())

# 某一列的众数
# print(data.get("view").mode())

# 介绍情况，例如计数、平均值、最小值等情况
# print(data.describe)

# 生成csv
data.to_csv("./data.csv", encoding="utf-8")

# 读取csv
# data = pandas.read_csv("./data.csv")
# print(data)
# 读取csv前几行
# print(data.head(3))

MongoDB知识点表格总结
小蜜蜂1010的博客
04-27 882
MongoDB知识点汇总，表格总结，附加示例，面试及学习皆可参考
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07-03 2565
在MongoDB中结合爬虫、数据存储和数据分析是一个常见的流程，用于从互联网上收集数据、存储到数据库中，并对这些数据进行各种分析和查询。下面，我将简要概述这个流程，并提供一些关键理论和代码示例。
将MongoDB中的数据导出为表格
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01-27 4240
1、打开命令行，进入我们所安装的mongodb路径下的bin文件夹， 如： 2、我们采用bin文件夹下的mongoexport方法进行导出， 如：在命令行内输入; mongoexport -d myDB -c user -f _id,name,password,adress --csv -o ./user.csv -d  标示 数据库  -c   标示  数据表  -f
mongodb 导入 中文乱码
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07-29 351
go相关学习资料：https://edu.51cto.com/video/4196.htmlMongoDB 中文乱码问题解决方案 作为一名经验丰富的开发者，我经常遇到新手开发者在处理 MongoDB 时遇到中文乱码的问题。本文将详细介绍如何避免和解决 MongoDB 中文乱码的问题。 问题概述 MongoDB 是一个基于...
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我整理的一些关于【Java】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/bLN8S1如何在 MongoDB 中查询数组中包含最多相同值的数据 引言 MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，适合存储和查询结构灵活的数据。在许多场景下，我们可能需要从一个集合中查找数...
mongodb 存储过程 遍历表数据_使用MongoDB存储数据
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12-29 598
在 Ubuntu14.04 上安装Install MongoDB Community Edition1. Import the public key used by the package management system.sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 0C49F3730359A14518585...
Spring Boot中使用MongoDB完成数据存储
好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一。
11-17 1604
这篇我们将围绕MongoDB进行，MongoDB是一个开源的，面向文档的NoSQL数据库管理系统，使用类似JSON的BSON（二进制JSON）格式来存储数据，具有灵活的数据模型和强大的查询功能。 与传统的关系型数据库不同的是，MongoDB不使用表和行的结构，而是使用集合和文档进行的，一个集合就相当于关系型数据库里边的表，一个文档就相当于表中的一行数据，每个文档都是一个键值对的集合，可以包含不同类型的数据。
Mongodb数据库转换为表格文件的库
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03-10 1774
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤却嫌脂粉污颜色，淡扫蛾眉朝至尊。前言大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个...
MongoDB中的文档数据模型有哪些特点？
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09-29 713
MongoDB 使用文档数据模型来存储和查询数据，这种模型与关系型数据库中的表格结构有很大不同。
基于Nodejs和MongoDB构建的WPS表格自定义数据库模块-跨平台数据处理与自动化集成-专为Windows和Linux版WPS设计的数据管理增强工具-实现表格数据高效存储查.zip
09-15
通过利用Node.js的高性能和MongoDB的灵活数据存储机制，实现了表格数据的高效存储和查询功能，大大提升了跨平台数据处理的自动化集成能力。 Node.js作为一款基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境，以其非阻塞I/...
mongoDB入门实战手册中文PDF版最新版本
11-22
MongoDB的面向文档的设计允许开发者将相关数据存储在一个文档中，而无需事先定义固定的表格结构，这种schema-free的特性极大增强了对动态应用的支持。数据在MongoDB中以BSON格式存储，这是一种类JSON的二进制表示...
mongodb-bi插件配置
杨咩咩
12-18 159
本文介绍了MongoDB BI连接器的安装和使用方法。首先下载Linux版本并解压到指定目录，将bin目录下的文件设为可执行命令。然后通过mongodrdl命令生成schema.drdl文件，指定MongoDB服务器IP和数据库名。接着启动mongosqld服务，配置schema文件和MongoDB连接信息，监听3307端口。测试MySQL方式连接成功后，使用nohup命令将服务转为后台运行，并输出日志到nohup.log文件。整个流程实现了通过SQL方式访问MongoDB数据库的功能。
MongoDB Java
csbysj2020
12-17 438
MongoDB Java 驱动为 Java 开发者提供了便捷的接口，使得他们可以轻松地与 MongoDB 数据库进行交互。通过本文的介绍，您应该已经了解了如何使用 MongoDB Java 驱动连接到 MongoDB 数据库，创建和查询文档。希望本文对您有所帮助！
【MongoDB实战】4.5 综合实战：用户信息管理模块（CRUD完整流程）
kngines
12-15 855
本文介绍了用户信息管理模块的完整实现流程，包括需求分析、数据模型设计和CRUD操作。核心需求涵盖用户注册、查询、修改和删除功能，并定义了11个核心字段。数据模型设计部分展示了mongo shell和Node.js/mongoose两种实现方式，包含集合创建、索引设置和Schema定义。实战部分详细演示了用户注册操作，包括批量插入测试数据（mongo shell）和单个用户注册（Node.js），其中Node.js实现包含了密码加密、数据校验等安全措施。
基于 ATMEGA168 单片机的消毒机系统设计与实现
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anghost150的博客
12-20 526
本设计以 ATMEGA168 单片机为核心，针对公共场所 / 家庭场景的消毒需求，实现一款集定时消毒、人体感应防护、多模式消毒、状态显示于一体的智能消毒机系统。系统支持紫外线 / 臭氧两种主流消毒方式（可按需选配），通过人体红外传感器实现 “有人即停” 的安全防护，同时提供按键设置消毒时长、蜂鸣器报警、LED 状态指示等功能，兼顾实用性与安全性。本设计基于 ATMEGA168 单片机实现了消毒机的核心功能，硬件电路简洁可靠，软件逻辑兼顾实用性与安全性。
【MongoDB实战】8.2 简易商品管理系统-核心功能实现
kngines
12-18 990
本文介绍了一个基于MongoDB和Flask实现的简易商品管理系统。系统采用分层架构设计，包含数据层(MongoDB操作封装)和业务层(库存校验等逻辑)。主要功能包括商品CRUD操作、按分类统计商品数量/总库存/平均价格等聚合查询，以及库存校验等业务规则。系统通过Flask提供HTTP接口，使用.env文件管理配置信息，实现了商品管理的核心功能。文中提供了完整的代码实现，包括MongoDB连接、数据操作封装和业务逻辑处理，适合作为学习MongoDB与Flask结合的实践案例。
在上位机上熟悉FreeRTOS API
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摘要 本文介绍了如何在上位机环境中配置FreeRTOS学习环境，通过POSIX模拟器快速熟悉RTOS API。主要内容包括： 获取FreeRTOS源码并建立项目结构 编写CMake构建文件，实现跨平台编译（支持Linux/WSL） 配置必要的FreeRTOSConfig.h文件 说明POSIX模拟器的特点（非实时但适合学习基本概念） 该方法避免了直接使用单片机时硬件与RTOS概念的混淆，适合初学者快速掌握任务、内存管理、信号量等核心概念。文章提供了完整的工程结构和配置示例，读者可立即着手实践FreeRTOS
【MongoDB实战】5.1 聚合管道基础：理解阶段（Stage）概念
kngines
12-16 767
本文介绍了MongoDB聚合管道的基础概念与应用场景。聚合管道通过多阶段顺序执行的方式实现复杂数据统计与分析，每个阶段负责特定处理（如筛选、分组、计算等）。相比普通查询，聚合管道支持服务端计算和结果转换，更适合复杂统计需求。文中通过电商订单案例演示了聚合管道的典型应用，包括数据筛选、分组统计、排序分页等操作，并对比了普通查询与聚合管道的性能差异。聚合管道能有效减少网络传输和客户端计算开销，是MongoDB数据分析的核心工具。
【MongoDB实战】5.3 高级聚合场景实战
kngines
12-17 590
本文介绍了MongoDB聚合管道的三种高级应用场景。首先演示了如何通过$match、$group和$sort阶段统计活跃用户按等级分布情况；其次展示了使用$group、$sort和$limit获取商品分类销量Top3的方法；最后详细讲解了利用$bucket阶段对日志数据按小时分桶统计请求数的技巧。每个案例都包含数据准备、聚合代码实现和关键解析，突出了聚合管道在不同数据分析场景下的灵活应用，并强调了性能优化要点如前置筛选和合理排序。
如何将Mongodb表格中的数据转换为张量
07-16
<think>我们面对的问题是如何从MongoDB中读取数据并转换为PyTorch张量。根据引用[1]和[2]中的信息，PyTorch使用动态图，并且数据通常需要以批次的形式输入模型。因此，我们需要完成以下步骤： 1. 连接MongoDB数据库并读取数据。 2. 将数据转换为适合PyTorch处理的格式（通常是数值型张量）。 3. 构建数据集（Dataset）和数据加载器（DataLoader）以便进行批量训练。 具体步骤如下： ### 1. 连接MongoDB并读取数据 使用`pymongo`库连接MongoDB，并查询数据。假设我们有一个集合（表）存储了特征和标签。 ```python from pymongo import MongoClient import pandas as pd # 连接MongoDB client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['your_database_name'] collection = db['your_collection_name'] # 查询数据，转换为pandas DataFrame cursor = collection.find({}) data = pd.DataFrame(list(cursor)) # 如果不需要_id字段，可以删除 if '_id' in data: del data['_id'] # 假设数据包含特征列和标签列 features = data.drop('label', axis=1) # 特征 labels = data['label'] # 标签 ``` ### 2. 数据预处理 将数据转换为数值型，并处理缺失值等。然后转换为PyTorch张量。 ```python import torch import numpy as np # 将DataFrame转换为numpy数组 features_array = np.array(features, dtype=np.float32) labels_array = np.array(labels, dtype=np.int64) # 分类任务用int64，回归任务用float32 # 转换为PyTorch张量 features_tensor = torch.tensor(features_array) labels_tensor = torch.tensor(labels_array) ``` ### 3. 创建TensorDataset和DataLoader 使用`TensorDataset`将特征和标签打包，然后用`DataLoader`加载。 ```python from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader # 创建数据集 dataset = TensorDataset(features_tensor, labels_tensor) # 创建数据加载器 batch_size = 32 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) # 使用示例 for batch_features, batch_labels in dataloader: # 训练模型 pass ``` ### 4. 注意事项 - **数据类型**：确保数据转换为正确的数据类型（如特征为`float32`，分类标签为`int64`）。 - **数据标准化**：在训练前，通常需要对特征进行标准化（如减去均值，除以标准差）以加速训练。 - **大数据集处理**：如果数据量太大无法一次性载入内存，需要自定义`Dataset`类，按需从数据库加载数据（参考问题3的解决方案）。 ### 5. 自定义数据集类（适用于大数据集） 当数据无法一次性装入内存时，可以创建一个继承自`torch.utils.data.Dataset`的类，在`__getitem__`方法中从MongoDB（或缓存）中读取单个样本。 ```python from torch.utils.data import Dataset class MongoDBDataset(Dataset): def __init__(self, db_name, collection_name, transform=None): self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') self.db = self.client[db_name] self.collection = self.db[collection_name] self.ids = list(self.collection.find().distinct('_id')) # 获取所有文档的id self.transform = transform def __len__(self): return len(self.ids) def __getitem__(self, index): _id = self.ids[index] doc = self.collection.find_one({'_id': _id}) # 假设文档中有'features'和'label'字段 features = np.array(doc['features'], dtype=np.float32) label = np.array(doc['label'], dtype=np.int64) if self.transform: features = self.transform(features) return features, label # 使用自定义数据集 dataset = MongoDBDataset('db_name', 'collection_name') dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) ``` ### 总结 从MongoDB读取数据转换为PyTorch张量的关键步骤包括：连接数据库、数据查询、数据转换、构建数据集和数据加载器。根据数据大小选择一次性加载或自定义数据集类。 §§相关问题§§ 1. 如何对从MongoDB中读取的数据进行预处理（如标准化、缺失值处理）？ 2. 自定义数据集类中如何实现高效的数据加载（如使用缓存）？ 3. 在分布式训练中如何正确使用DataLoader？ 4. 如何将非结构化数据（如图像、文本）从MongoDB转换为PyTorch张量？</think>要将MongoDB中的数据转换为PyTorch张量，需要经过几个关键步骤。以下是完整的实现流程： ### 1. 连接MongoDB并读取数据 使用`pymongo`库连接数据库并查询数据： ```python from pymongo import MongoClient import pandas as pd # 连接MongoDB client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['your_database_name'] collection = db['your_collection_name'] # 查询数据并转换为Pandas DataFrame cursor = collection.find({}) data = pd.DataFrame(list(cursor)) # 删除MongoDB特有的_id字段 if '_id' in data.columns: data.drop('_id', axis=1, inplace=True) ``` ### 2. 数据预处理 将数据转换为数值格式并处理缺失值： ```python # 将分类变量转换为数值编码 categorical_cols = ['category_column1', 'category_column2'] for col in categorical_cols: data[col] = data[col].astype('category').cat.codes # 处理缺失值（用均值填充） numeric_cols = data.select_dtypes(include=['int', 'float']).columns data[numeric_cols] = data[numeric_cols].fillna(data[numeric_cols].mean()) # 分离特征和标签 features = data.drop('target_column', axis=1) labels = data['target_column'] ``` ### 3. 转换为PyTorch张量 将Pandas DataFrame转换为PyTorch张量： ```python import torch import numpy as np # 转换为NumPy数组 features_array = np.array(features, dtype=np.float32) labels_array = np.array(labels, dtype=np.int64) # 分类任务用int64，回归任务用float32 # 转换为PyTorch张量 features_tensor = torch.tensor(features_array) labels_tensor = torch.tensor(labels_array) ``` ### 4. 创建TensorDataset和DataLoader 使用PyTorch的数据工具创建数据集和加载器： ```python from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader # 创建数据集 dataset = TensorDataset(features_tensor, labels_tensor) # 创建数据加载器 batch_size = 64 dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, # 并行加载进程数 pin_memory=True # 加速GPU数据传输 ) ``` ### 5. 使用数据加载器训练模型 在训练循环中使用DataLoader： ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') for epoch in range(num_epochs): for batch_features, batch_labels in dataloader: # 将数据移至GPU（如果可用） batch_features = batch_features.to(device) batch_labels = batch_labels.to(device) # 前向传播 outputs = model(batch_features) loss = criterion(outputs, batch_labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` ### 关键注意事项 1. **数据类型转换**：确保特征数据转换为`float32`，分类标签转换为`int64`，回归标签转换为`float32` 2. **内存管理**：大数据集使用生成器或自定义Dataset类分批加载 3. **数据标准化**：训练前应对特征进行标准化处理： ```python mean = features_tensor.mean(dim=0) std = features_tensor.std(dim=0) features_tensor = (features_tensor - mean) / std ``` 4. **非数值数据处理**：文本或图像数据需要特殊处理（如嵌入层或CNN预处理） ### 性能优化技巧 - 使用`pin_memory=True`加速GPU数据传输 - 调整`num_workers`为CPU核心数的2-4倍 - 对大文档使用MongoDB的投影只加载必要字段 - 使用索引加速数据库查询
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