如何使用python获取mongoDB数据库中表格的字段名

db = pymongoMongoClient()test

dates = dbuserfind()

print type(dates)

for i in dates:

print ikeys()

break

创建连接，取到dates数据，不就是一个字典列表啊，取一个值然后字典 *** 作keys()不就可以了。

首先是准备工作，导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata。

1

2

3

import numpy as np

import pandas as pd

loandata=pdDataFrame(pdread_excel('loan_dataxlsx'))

设置索引字段

在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。

1

Loandata = loandataset_index('member_id')

按行提取信息

第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行了提取。

1

loandataix[1303503]

按列提取信息

第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息，下面是具体的代码和提取结果，显示了所有用户的工作年龄信息。

1

loandataix[:,'emp_length']

按行与列提取信息

第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息，下面是查询member_id为1303503的用户的emp_length信息。

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loandataix[1303503,'emp_length']

在前面的基础上继续增加条件，增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。具体代码和查询结果如下。结果中分别列出了两个用户的代码金额。

1

loandataix[[1303503,1298717],'loan_amnt']

在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和，同样是查询两个特定用户的贷款进行，下面的结果中直接给出了贷款金额的汇总值。

1

loandataix[[1303503,1298717],'loan_amnt']sum()

除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件，下面的代码中查询了一个特定用户的贷款金额和年收入情况，结果中分别显示了这两个字段的结果。

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loandataix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]

多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果。

1

loandataix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]sum()

基于文本文档(Markdown) 设想好需要的基本需要的表、字段、类型； 使用 Rails Migration 随着功能的开发逐步创建表； 随着细节功能的开发、需求，逐步增加字段，删除字段，或者调整字段类型； 第一个 Release 的时候清理 Migrations 合并成一个

第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。

获取外部数据

python 支持从多种类型的数据导入。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

导入数据表

下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称，索引列，数据格式等等。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的

官方文档。

1 df=pdDataFrame(pdread_csv(‘namecsv’,header=1))

2 df=pdDataFrame(pdread_excel(‘namexlsx’))

创建数据表

另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表。

1 df = pdDataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pddate_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],

4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,npnan,2133,5433,npnan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])

这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据。

数据表检查

python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。

数据维度(行列)

Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。

1 #查看数据表的维度

2 dfshape

3 (6, 6)

数据表信息

使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息。

1 #数据表信息

2 dfinfo()

4 <class ‘pandascoreframeDataFrame’>

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 3680 bytes

查看数据格式

Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式。

Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看。

1#查看数据表各列格式

2dfdtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看单列格式

13df[‘B’]dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。

Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。

df_isnull

1#检查特定列空值

2df[‘price’]isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色标记。Python 中使用 unique 函数查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。类似与 Excel 中删除重复项后的结果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’]unique()34array(['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '], dtype=object)

查看数据表数值

Python 中的 Values 函数用来查看数据表中的数值。以数组的形式返回，不包含表头信息。

1#查看数据表的值

2dfvalues

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), 'Beijing ', ‘100-A’, 23,

5 12000],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ', ‘110-A’, 54,

8 21330],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 54330],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), 'BEIJING ', ‘130-F’, 32,

14 44320]], dtype=object)

查看列名称

Colums 函数用来单独查看数据表中的列名称。

1 #查看列名称

2 dfcolumns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行数据

Head 函数用来查看数据表中的前 N 行数据，默认 head()显示前 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看前 3 行的数据。

1#查看前 3 行数据``dfhead(``3``)

Tail 行数与 head 函数相反，用来查看数据表中后 N 行的数据，默认 tail()显示后 10 行数据，可以自己设置参数值来确定查看的行数。下面的代码中设置查看后 3 行的数据。

1#查看最后 3 行dftail(3)

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