已经将从豆瓣读书网爬取的评分和评论人数数据存储到了MongoDB中，求出各个评分占百分比图

好的，您可以使用MongoDB的聚合框架来实现此操作。首先，您需要使用聚合管道中的`$group`操作符按评分对文档进行分组，并计算每个分组中的文档数量。然后，您需要使用`$project`操作符计算每个评分的百分比。

以下是一个可能的聚合查询示例：

db.book_ratings.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$rating",
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  {
    $project: {
      _id: 0,
      rating: "$_id",
      percent: { $multiply: [ { $divide: [ "$count", { $sum: "$count" } ] }, 100 ] }
    }
  }
])

这个查询将按评分对`book_ratings`集合中的文档进行分组，并计算每个分组中的文档数量。然后，它将使用`$project`操作符计算每个评分的百分比，将结果文档中的评分和百分比字段分别命名为`rating`和`percent`。

您可以将此查询复制并粘贴到MongoDB的shell中运行，以获取各评分占百分比的结果。

相关问题

用python爬取豆瓣读书网中的评分和评论人数存储到mongodb中的数据怎么查看

首先，你需要确保已经安装了Python的MongoDB驱动程序——pymongo。

接下来，你可以使用以下代码将豆瓣读书网中的评分和评论人数存储到MongoDB中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient

# 连接到MongoDB
client = MongoClient()
db = client['douban']
collection = db['books']

# 爬取数据并存储到MongoDB中
url = 'https://book.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
books = soup.find_all('tr', class_='item')

for book in books:
    rating = book.find('span', class_='rating_nums').text.strip()
    comments = book.find('span', class_='pl').text.strip()
    data = {'rating': rating, 'comments': comments}
    collection.insert_one(data)

上述代码将豆瓣读书网中的评分和评论人数爬取下来，并将其存储到名为“douban”的数据库中的名为“books”的集合中。

要查看MongoDB中的数据，你可以使用以下代码：

# 查询所有数据
for data in collection.find():
    print(data)

# 查询评分大于等于9.0的书籍
for data in collection.find({'rating': {'$gte': '9.0'}}):
    print(data)

上述代码将打印出MongoDB中的所有数据，并查询评分大于等于9.0的书籍。

已经将从豆瓣读书网爬取的评分和评论人数数据存储到了MongoDB中，使用pandas库对获取的数据进行转化，求中位数，求最高值和最低值，求四分卫数据

好的，您的问题是如何使用pandas库对MongoDB中存储的数据进行转化并进行一些统计分析。下面是一个简单的代码示例，可以帮助您完成这个任务：

import pandas as pd
from pymongo import MongoClient

# 连接MongoDB数据库
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['豆瓣读书']
collection = db['评分']

# 从MongoDB中读取数据
data = pd.DataFrame(list(collection.find()))

# 转化数据类型
data['评分'] = data['评分'].astype(float)
data['评论人数'] = data['评论人数'].astype(int)

# 计算中位数、最高值、最低值和四分位数
median = data['评分'].median()
max_value = data['评分'].max()
min_value = data['评分'].min()
q1 = data['评分'].quantile(0.25)
q3 = data['评分'].quantile(0.75)

print('中位数：', median)
print('最高值：', max_value)
print('最低值：', min_value)
print('四分位数：', q1, q3)

这段代码首先使用pandas库和pymongo库连接到MongoDB数据库，并读取了名为“评分”的集合中的数据。然后，我们将“评分”和“评论人数”两列的数据类型分别转化为float和int类型。最后，我们使用pandas中的一些统计函数来计算中位数、最高值、最低值和四分位数，并将结果打印出来。