将 PyMongo 光标转换为数据框

先决条件： MongoDB Python基础

本文是关于将 PyMongo 光标转换为 Pandas 数据框的。 find() 和 find_one() 等函数返回 Cursor 实例。

让我们开始：

1. 导入所需模块：使用以下命令导入所需模块：

   from pymongo import MongoClient
   from pandas import DataFrame

   如果您的机器上尚未安装 MongoDB，您可以参考指南：使用Python安装 MongoDB 的指南

   如果 pandas 未安装，您可以使用 pip 安装它，如果您使用的是 Python3，则使用pip3而不是 pip 来安装所需的模块。

   pip install pandas
   

2. 创建连接：现在我们已经导入了模块，是时候建立与 MongoDB 服务器的连接了，大概是在 localhost（主机名）的端口 27017（端口号）上运行。

   client = MongoClient(‘localhost’, 27017)

3. 访问数据库：因为与 MongoDB 服务器的连接已建立。我们现在可以创建或使用现有的数据库。

   mydatabase = client.name_of_the_database

4. 访问集合：我们现在使用以下语法从数据库中选择集合：

   collection_name = mydatabase.name_of_collection

5. 获取文档：使用 find() 方法从集合中获取所有文档。它返回游标的实例。

   cursor = collection_name.find()
   

6. 将光标转换为数据框：将光标转换为 Pandas 数据框。
   首先，我们将光标转换为字典列表。

   list_cur = list(cursor)
   

   现在，将列表转换为 Dataframe

   df = DataFrame(list_cur)
   

下面是实现。

样本数据库：

# Python Program for demonstrating the 
# PyMongo Cursor to Pandas DataFrame
  
   
# Importing required modules
from pymongo import MongoClient
from pandas import DataFrame
  
   
# Connecting to MongoDB server
# client = MongoClient('host_name',
# 'port_number')
client = MongoClient('localhost', 27017)
  
# Connecting to the database named
# GFG
mydatabase = client.GFG
   
# Accessing the collection named
# gfg_collection
mycollection = mydatabase.College
  
# Now creating a Cursor instance
# using find() function
cursor = mycollection.find()
print('Type of cursor:',type(cursor))
  
# Converting cursor to the list of 
# dictionaries
list_cur = list(cursor)
  
# Converting to the DataFrame
df = DataFrame(list_cur)
print('Type of df:',type(df))
  
# Printing the df to console
print()
print(df.head())

输出：

Type of cursor: 
Type of df: 

   _id      name Roll No Branch
0    1  Vishwash    1001    CSE
1    2   Vishesh    1002     IT
2    3    Shivam    1003     ME
3    4      Yash    1004    ECE
4    5      Raju    1005    CSE

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