数据处理入门干货：MongoDB和pandas极简教程

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本文介绍了MongoDB和Pandas的基础用法，包括使用mongoimport导入数据，通过pymongo建立连接，访问数据库和集合，插入、更新和删除数据。同时，展示了Pandas如何读取CSV数据，选择、查看和分析数据列，以及进行数据分组操作。通过这些示例，帮助读者快速入门数据处理。

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导读：MongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。Pandas是受R数据框架概念启发形成的框架。本文的目的是展示一些示例，以便你开始使用MongoDB和Pandas。

作者：萨扬·穆霍帕迪亚（Sayan Mukhopadhyay）

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01 Python版本MongoDB

MongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。MongoDB确保不需要对象关系映射（ORM）来促进开发。包含由字段和值对组成的数据结构的文档在MongoDB中称为记录（record）。这些记录类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档、数组和文档数组。

{ "_id":ObjectId("01"),
"address": {
"street":"Siraj Mondal Lane",
"pincode":"743145",
"building":"129",
"coord": [ -24.97, 48.68 ]
 },
"borough":"Manhattan",

1. 将数据导入集合

mongoimport可使用系统脚本或命令提示符将文档放入数据库的集合中。如果集合预先存在于数据库中，操作将首先丢弃原始集合。

mongoimport --DB test --collection restaurants --drop --file ~/ downloads/primer-dataset.json

mongoimport命令连接到端口号为27017的本地运行的MongoDB实例。选项 --file 提供了导入数据的方法，此处为 ~/downloads/primer-dataset.json。

要将数据导入到运行在不同主机或端