web-dev-qa-db-ja.com

PyMongoを使用して、mongodbにPandas Dataframeを挿入します

PyMongoを使用してmongodbにpandas DataFrameを挿入する最も簡単な方法は何ですか？

試行

_db.myCollection.insert(df.to_dict())
_

エラーを与えた

InvalidDocument: documents must have only string keys, the key was Timestamp('2013-11-23 13:31:00', tz=None)

_db.myCollection.insert(df.to_json())
_

エラーを与えた

_TypeError: 'str' object does not support item assignment_

_db.myCollection.insert({id: df.to_json()})
_

エラーを与えた

_InvalidDocument: documents must have only string a keys, key was <built-in function id>_

df

_<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 150 entries, 2013-11-23 13:31:26 to 2013-11-23 13:24:07
Data columns (total 3 columns):
amount    150  non-null values
price     150  non-null values
tid       150  non-null values
dtypes: float64(2), int64(1)
_
pythonmongodbpython-2.7pandaspymongo
30
Nyxynyx

私はquickestとsimpleメソッドの両方があるとは思わない。データ変換の心配がなければ、次のことができます

>>> import json
>>> df = pd.DataFrame.from_dict({'A': {1: datetime.datetime.now()}})
>>> df
                           A
1 2013-11-23 21:14:34.118531

>>> records = json.loads(df.T.to_json()).values()
>>> db.myCollection.insert(records)

ただし、 データをロードバック しようとすると、次のようになります：

>>> df = read_mongo(db, 'myCollection')
>>> df
                     A
0  1385241274118531000
>>> df.dtypes
A    int64
dtype: object

したがって、datetime内のint、float、またはstrフィールド以外のすべてと同様に、 'A'列をDataFramesに戻す必要があります。この例では：

>>> df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])
>>> df
                           A
0 2013-11-23 21:14:34.118531
29
alko

ここには、最も速い方法があります。 insert_many pymongo 3のメソッドと to_dict メソッド。

db.insert_many(df.to_dict('records'))
29
dieguico

odo を使用して実行できます

odo(df, db.myCollection)
9
Femto Trader

データフレームにデータがない（つまりNone、nan）があり、ドキュメントにNULLキー値が必要ない場合：

db.insert_many(df.to_dict("records"))は、null値を持つキーを挿入します。ドキュメントに空のキー値が必要ない場合は、以下のコードのpandas .to_dict("records")）の修正バージョンを使用できます。

from pandas.core.common import _maybe_box_datetimelike
my_list = [dict((k, _maybe_box_datetimelike(v)) for k, v in Zip(df.columns, row) if v != None and v == v) for row in df.values]
db.insert_many(my_list)

どこ if v != None and v == v値をNoneまたはnanでないことを確認して、行の辞書に入れる前にチェックを追加しました。 .insert_manyには、ドキュメント内の値を持つキーのみが含まれます（nullデータ型は含まれません）。

3
Radical Edward

この質問には素晴らしいアイデアがあると思います。私の場合、大規模なデータフレームの移動にもっと注意を払っています。これらの場合pandasは、chunksizeのオプションを許可する傾向があります（たとえば、 pandas。 DataFrame.to_sql ）。だから私はこの方向で使用している関数を追加することでここに貢献すると思います。

def write_df_to_mongoDB(  my_df,\
                          database_name = 'mydatabasename' ,\
                          collection_name = 'mycollectionname',
                          server = 'localhost',\
                          mongodb_port = 27017,\
                          chunk_size = 100):
    #"""
    #This function take a list and create a collection in MongoDB (you should
    #provide the database name, collection, port to connect to the remoete database,
    #server of the remote database, local port to tunnel to the other machine)
    #
    #---------------------------------------------------------------------------
    #Parameters / Input
    #    my_list: the list to send to MongoDB
    #    database_name:  database name
    #
    #    collection_name: collection name (to create)
    #    server: the server of where the MongoDB database is hosted
    #        Example: server = '132.434.63.86'
    #    this_machine_port: local machine port.
    #        For example: this_machine_port = '27017'
    #    remote_port: the port where the database is operating
    #        For example: remote_port = '27017'
    #    chunk_size: The number of items of the list that will be send at the
    #        some time to the database. Default is 100.
    #
    #Output
    #    When finished will print "Done"
    #----------------------------------------------------------------------------
    #FUTURE modifications.
    #1. Write to SQL
    #2. Write to csv
    #----------------------------------------------------------------------------
    #30/11/2017: Rafael Valero-Fernandez. Documentation
    #"""



    #To connect
    # import os
    # import pandas as pd
    # import pymongo
    # from pymongo import MongoClient

    client = MongoClient('localhost',int(mongodb_port))
    db = client[database_name]
    collection = db[collection_name]
    # To write
    collection.delete_many({})  # Destroy the collection
    #aux_df=aux_df.drop_duplicates(subset=None, keep='last') # To avoid repetitions
    my_list = my_df.to_dict('records')
    l =  len(my_list)
    ran = range(l)
    steps=ran[chunk_size::chunk_size]
    steps.extend([l])

    # Inser chunks of the dataframe
    i = 0
    for j in steps:
        print j
        collection.insert_many(my_list[i:j]) # fill de collection
        i = j

    print('Done')
    return
2
Rafael Valero

文字列キーを作成するだけです！

import json
dfData = json.dumps(df.to_dict('records'))
savaData = {'_id': 'a8e42ed79f9dae1cefe8781760231ec0', 'df': dfData}
res = client.insert_one(savaData)

##### load dfData
data = client.find_one({'_id': 'a8e42ed79f9dae1cefe8781760231ec0'}).get('df')
dfData = json.loads(data)
df = pd.DataFrame.from_dict(dfData)
1
Jon Pan

これはどう：

db.myCollection.insert({id: df.to_json()})

idはそのdfの一意の文字列になります

1
PasteBT