将 PyMongo 光标转换为数据框

如果你正在使用 PyMongo 连接 MongoDB 数据库并查询数据，如何将查询结果整理为数据框以便进一步分析和处理呢？下面介绍一种简单的方法。

准备工作

首先，需要安装 pandas 和 pymongo 模块：

pip install pandas pymongo

然后，连接到 MongoDB 数据库并获取查询结果的光标对象 cursor：

from pymongo import MongoClient

# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase

# 查询数据
cursor = db.mycollection.find({'name': 'John'})

转换为数据框

一旦拿到了光标对象 cursor，我们就可以将其转换为数据框。方法是将 cursor 直接传给 pandas.DataFrame() 函数：

import pandas as pd

# 将光标转换为数据框
df = pd.DataFrame(list(cursor))

这个方法的原理是先将 cursor 转换为一个列表，每个元素是一个文档，然后再将列表传给 DataFrame() 函数创建数据框。

结果处理

接下来，我们可以对数据框进行各种操作，比如筛选和排序：

# 筛选特定列
df = df[['name', 'age', 'gender']]

# 按 age 字段升序排序
df = df.sort_values(by='age')

# 重命名列名
df = df.rename(columns={'name': '姓名', 'age': '年龄', 'gender': '性别'})

# 显示前 10 条记录
print(df.head(10))

到此为止，我们已经成功将 PyMongo 光标转换为数据框，并对数据框进行了一些处理。你可以根据自己的实际需求，使用更多的 pandas 函数对数据框进行处理。