collection.aggregate
时间: 2023-12-08 20:36:17 浏览: 30
.aggregate()是MongoDB中的一个聚合函数,它可以对集合中的数据进行聚合操作,类似于SQL中的GROUP BY语句。通过使用聚合管道,可以将多个聚合操作连接起来,以便更好地处理数据。聚合管道是一系列聚合操作,其中每个操作都将前一个操作的输出作为输入。聚合管道可以包括以下操作:$match、$project、$group、$sort、$skip、$limit、$unwind等。下面是一个使用聚合管道的例子:
```python
db.collection.aggregate([
{"$match": {"age": {"$gte": 18}}},
{"$group": {"_id": "$gender", "count": {"$sum": 1}}},
{"$sort": {"count": -1}},
{"$limit": 10}
])
```
这个例子中,首先使用$match操作筛选出年龄大于等于18岁的数据,然后使用$group操作按照性别进行分组,并计算每个分组中的文档数量,接着使用$sort操作按照文档数量进行降序排序,最后使用$limit操作限制输出结果的数量为10。
相关问题
result = mongo_db.user_collection.aggregate([{"$lookup":{"from": "payCondition","localField": "i_ui_identifier","foreignField": "userId","as": "nvc_user_name"}}])怎么在上述Mongo语句的结果中查找addtime字段大于系统时间-1天的数据
你可以在 `$lookup` 后添加一个 `$match` 语句来筛选匹配结果中 `addtime` 大于系统时间-1天的数据。
例如,假设系统时间为当前时间减去一天:
```
import datetime
one_day_ago = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)
```
你可以在 `$lookup` 后添加以下 `$match` 语句:
```
{"$match": {"nvc_user_name.addtime": {"$gt": one_day_ago}}}
```
完整的语句如下:
```
result = mongo_db.user_collection.aggregate([
{"$lookup": {
"from": "payCondition",
"localField": "i_ui_identifier",
"foreignField": "userId",
"as": "nvc_user_name"
}},
{"$match": {"nvc_user_name.addtime": {"$gt": one_day_ago}}}
])
```
这将返回匹配条件的所有记录。
import pymongo from pymongo import MongoClient import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 连接mongodb数据库 client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") # 创建数据库 db = client["douban_book"] # 创建集合 collection = db["books"] # 使用聚合框架查询评分分布 pipeline = [ {'$group': {'_id': '$rating', 'count': {'$sum': 1}}}, {'$sort': {'_id': 1}} ] result = collection.aggregate(pipeline) # 绘制评分分布直方图 x = [] y = [] for r in result: x.append(r['_id']) y.append(r['count']) plt.bar(x, y) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Count') plt.title('Rating Distribution') plt.show() # 使用聚合框架查询评分和评论人数 pipeline = [ {'$project': {'_id': 0, 'rating': 1, 'comments': 1}}, {'$sort': {'rating': 1}} ] result = collection.aggregate(pipeline) # 绘制评分和评论人数的散点图 x = [] y = [] for r in result: x.append(r['rating']) y.append(r['comments']) plt.scatter(x, y) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Comments') plt.title('Rating vs. Comments') plt.show()
这段代码运行时可能会出现的问题是,绘图时会弹出两个窗口,分别显示评分分布直方图和评分和评论人数的散点图。如果你希望这两个图像在同一个窗口中显示,可以将绘图函数放在同一个 `plt.figure()` 中,比如:
```
import pymongo
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
# 连接mongodb数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 创建数据库
db = client["douban_book"]
# 创建集合
collection = db["books"]
# 使用聚合框架查询评分分布
pipeline = [
{'$group': {'_id': '$rating', 'count': {'$sum': 1}}},
{'$sort': {'_id': 1}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)
# 绘制评分分布直方图
x = []
y = []
for r in result:
x.append(r['_id'])
y.append(r['count'])
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(121)
plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Rating Distribution')
# 使用聚合框架查询评分和评论人数
pipeline = [
{'$project': {'_id': 0, 'rating': 1, 'comments': 1}},
{'$sort': {'rating': 1}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)
# 绘制评分和评论人数的散点图
x = []
y = []
for r in result:
x.append(r['rating'])
y.append(r['comments'])
plt.subplot(122)
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Comments')
plt.title('Rating vs. Comments')
plt.show()
```
这里使用 `plt.figure(figsize=(10, 5))` 创建一个大小为 10x5 的绘图窗口,并使用 `plt.subplot(121)` 和 `plt.subplot(122)` 将两个图像放在同一个窗口中的不同区域,然后使用 `plt.show()` 显示窗口。