在Python中使用pymongo.collection进行MongoDB数据集合的聚合操作

在Python中，可以使用pymongo.collection中的aggregate()方法执行聚合操作。聚合操作允许您在MongoDB数据集合上执行复杂的查询，例如计算总和、平均值、最大值、最小值等。

首先，确保已经安装了pymongo模块。

pip install pymongo

接下来，导入必要的模块。

from pymongo import MongoClient
from bson.son import SON

然后，建立与MongoDB的连接。

client = MongoClient()
db = client['mydb']  # 替换为实际的数据库名
collection = db['mycollection']  # 替换为实际的集合名

现在，让我们来看几个常用的聚合操作示例。

1. 计算集合中文档的总数

pipeline = [
    {"$group": {"_id": None, "count": {"$sum": 1}}}
]

result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

2. 按字段分组并计算总数

pipeline = [
    {"$group": {"_id": "$category", "count": {"$sum": 1}}}
]

result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

3. 按字段分组并计算平均值

pipeline = [
    {"$group": {"_id": "$category", "average_price": {"$avg": "$price"}}}
]

result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

4. 排序

pipeline = [
    {"$sort": {"price": -1}}
]

result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

5. 限制结果集大小

pipeline = [
    {"$limit": 10}
]

result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

6. 使用管道操作符计算字段的总和和平均值

pipeline = [
    {"$group": {"_id": None, "total_sales": {"$sum": "$sales"}, "average_price": {"$avg": "$price"}}}
]

result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

这些只是pymongo.collection中aggregate()方法的一些示例用法。您可以使用更多的管道操作符（如$match、$project、$unwind等）来执行更复杂的聚合操作。

希望这些例子能够帮助您进一步理解如何使用pymongo.collection进行MongoDB数据集合的聚合操作。