存储到mongodb中豆瓣读书网中的评分和评论人数怎么进行预处理

存储到MongoDB中的数据可以通过pandas和numpy等Python库进行预处理和分析。以下是一些可能有用的预处理步骤：

1. 读取MongoDB中的数据：

import pymongo
import pandas as pd

# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["douban_books"]
collection = db["books"]

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

2. 数据清洗和转换：

# 将评分和评论人数转换为数字类型
data['score'] = pd.to_numeric(data['score'])
data['comments'] = pd.to_numeric(data['comments'])

# 去除评分和评论人数为0的书籍
data = data[(data['score'] > 0) & (data['comments'] > 0)]

# 重新设置索引
data = data.reset_index(drop=True)

# 将书名列设置为索引列
data = data.set_index('title')

3. 统计和分析数据：

import numpy as np

# 计算评分的平均值和标准差
mean_score = np.mean(data['score'])
std_score = np.std(data['score'])

# 计算评论人数的中位数和四分位数
median_comments = np.median(data['comments'])
q1_comments = np.percentile(data['comments'], 25)
q3_comments = np.percentile(data['comments'], 75)

# 统计评分和评论人数的分布情况
score_counts = data['score'].value_counts().sort_index()
comments_counts = data['comments'].value_counts().sort_index()

通过以上预处理步骤，我们可以对豆瓣读书网站中的评分和评论人数数据进行清洗、转换、统计和分析，从而得到更有用的信息。