MongoDB查询文档

前面我们介绍了怎么将文档插入到集合中，本节我们来介绍一下如何从集合中查询指定的文档。 find() 方法 想要查询集合中的文档，可以使用 MongoDB 中的 find() 方法，find() 方法可以将查询结果以非结构化的方式展示出来，其语法格式如下： db.collection_name.find(query, projection) 语法说明如下： query：可选参数，使用查询操作符指定查询条件； projection：可选参数，使用投影操

详解pandas.str.endswith()（检测字符串结尾）函数使用方法

pandas.str.endswith() 是 pandas 库中的一个字符串方法，可以用来判断 DataFrame 或 Series 中的每一个字符串是否以某个字符或字符串结尾，返回一个 bool 类型的 Series。 使用方法： pandas.Series.str.endswith(self, pat, na=None, case=True) 参数说明： pat: 要判断的字符或字符串。可以是单个字符、字符串、元组、列表等。 na

MongoDB插入文档（3中方法）

前面我们已经介绍了如何在 MongoDB 中创建数据库和创建集合，接下来我们再来介绍一下如何在集合中插入文档。文档是 MongoDB 中数据的基本单位，由 BSON 格式（一种计算机数据交换格式，类似于 JSON）的键/值对组成。 insert() 与 save() 方法 您可以使用 MongoDB 中的 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下： db.collection_name.insert(document) db.collection_

详解pandas.Series.apply()（应用函数到序列）函数使用方法

pandas.Series.apply()是一个数据帧操作函数，该函数可以应用于Series中每一个元素。它的目的是将一个函数作用于Series的每一个元素上，并返回一个新的Series。 使用方法： pandas.Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数说明： func: 一个可以被调用的函数或可调用对象。 convert_dtype: 如果可能，是否将返回的

MongoDB创建集合

MongoDB 中的集合是一组文档的组合，类似于关系型数据库（例如 MySQL）中的数据表。集合存在于数据库中，且没有固定的结构，您可以向集合中插入不同格式或类型的数据。 在 MongoDB 中，您可以使用 createCollection() 方法来创建集合，语法格式如下： db.createCollection(name, options) 参数说明如下： name: 要创建的集合名称； options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项，

MongoDB连接数据库

在操作 MongoDB 数据库之前我们需要先连接数据库，您可以使用 MongoDB shell 来连接 MongoDB，也可以使用 PHP、Java 等编程语言来连接 MongoDB，本节我们主要介绍一下使用 MongoDB shell 来连接 MongoDB。 在连接 MongoDB 之前，我们需要先启动 MongoDB，启动 MongoDB 的方式非常简单，您只需要在 MongoDB 安装目录下的 bin 目录中执行 mongo 命令即可。mongoDB 启动成功后会输出一些必要信息，

MongoDB数据模型

在 MongoDB 中存储数据非常灵活，它与关系型数据库完全不同，在关系型数据库中，插入数据之前必须先确定数据表的结构并创建数据表。而 MongoDB 中对文档的结构没有强制要求，只要合理即可。 数据模型设计 MongoDB 提供了两种数据模型，分别是嵌入式数据模型和规范化数据模型，您可以根据需要使用其中的任何一种。 在 MongoDB 中模型设计需要注意以下几点： 要根据具体的项目需求来选择合适的设计模式； 如果是要同时使用的数据，您可以将它们合并到

MacOS安装MongoDB（图解）

在 Mac OS 系统下安装 MongoDB 与在 Linux 下安装比较相似，本节我们就来详细介绍一下 Mac OS 系统下如何安装 MongoDB。 下载 MongoDB 与在 Linux 系统下安装 MongoDB 相同，首先我们需要在 MongoDB 的官网获得 MongoDB 安装包的下载链接，如下图所示： 图：MongoDB 官网 得到下载链接后，使用 cd 命令进入 /usr/local 目录，然后使用 wget 命令下载 MongoDB 的压缩包

Linux安装MongoDB（图解）

MongoDB 是跨平台的，既可以在 Windows 系统下安装，也可以在 Linux 系统下安装，本节我们就来介绍一下如何在 Linux 系统下安装 MongoDB。 下载 MongoDB MongoDB 官方提供了多种 Linux 发行版的安装包，您可以在官网下载合适的版本。在安装 MongoDB 前我们需要先安装 Linux 平台的依赖包，安装方法如下： Red Hat/CentOS： sudo yum install libcurl openssl Ubuntu

Windows安装MongoDB（图解）

通过前面的介绍我们已经简单的了解了 MongoDB，本节我们来看看如何在 Windows 系统上安装 MongoDB。 下载 MongoDB 要在 Windows 系统上安装 MongoDB，首先需要在 MongoDB 的官网（https://www.mongodb.com/try/download/community）下载 MongoDB 的安装包，如下图所示： 图：下载 MongoDB 安装包 提示：下载前需要先注册/登陆 MongoDB 官网的账号。

详解pandas.merge()（合并数据框）函数使用方法

pandas.merge()是一个在pandas库中用于合并、连接和 join 数据集的函数。这个函数能够参考多个键来合并不同数据集的行。具体而言，merge()函数根据列之间的关系来合并 DataFrame 对象。 merge()函数的语法如下所示： pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_in

详解pandas.pivot_table()（创建透视表）函数使用方法

作用 pandas.pivot_table()是pandas库中的一个函数，它可以根据指定的行和列，对数据进行透视，计算出指定字段的聚合值，并返回一个新的表格。pivot_table()可以帮助我们进行数据的汇总和分析，方便我们发现数据中的规律和趋势。 使用方法 pivot_table()函数的语法格式如下： pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=

详解pandas.Series.str.lower()（转换序列中的字符串为小写）函数使用方法

pandas.Series.str.lower() 函数用于将序列中的字符串全部转换为小写。这个函数返回一个新的 Series 对象，其中的所有字符串都被转换为小写形式。 下面是这个函数的使用方法和两个例子： 用法： Series.str.lower() 返回值： 返回一个新的 Series 对象，其中的所有字符串都被转换成小写形式。 例子 1 import pandas as pd data = {'Name': [

使用 Python 获取 Linux 系统信息的代码

获取Linux系统信息是一个很常用的操作，因为我们需要了解我们使用的操作系统的状态和配置。下面是使用Python获取Linux系统信息的完整攻略： 开始 首先，我们需要在Linux系统上安装Python。如果你的系统上已经安装了Python，则可以直接跳过这一步。如果你的系统没有安装Python，请使用以下命令安装： sudo apt-get update sudo apt-get install python3.8 在确认Python

如何在Pandas中用频率确定周期范围

在Pandas中，我们可以使用频率来确定日期或时间段的周期范围。具体步骤如下： 1.导入常用的Python库和数据：首先需要导入常用的Python库，如Pandas、Numpy等。然后，我们需要加载我们要处理的数据，这里我们以一份包含销售数据的数据集为例，加载方式可以使用Pandas库的read_csv方法。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('sales.