如何根据条件将数据框插入/更新到 Mongodb答案

【问题标题】：How to insert/update a data frame into Mongodb based on condition如何根据条件将数据框插入/更新到 Mongodb
【发布时间】：2019-09-02 18:46:57
【问题描述】：

有人可以根据以下条件帮助将 Dataframe 更新为 Mongo。

如果我有类似的日期，我想更新现有值。如果我有不同的日期，我想插入新文档。

例如，

1) 考虑我已将第一个数据帧插入到 Mongodb，如下所示。

2) 当我尝试插入第二个数据框时，它应该检查第二个 DF 中的日期是否已经存在于 DB 中。如果存在，它应该使用新的年龄和新的计数来更新现有的名称。

3) 如果我尝试在 DB 中不存在数据的地方插入数据框（第三个 DF），它应该插入数据框。

第一个数据框：

data_1 = {'date':['2019-04-10','2019-04-10','2019-04-10','2019-04-10'],'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[20, 21, 19, 18],'Count':[5, 2, 1, 8]}

第二个数据框：

data_2 = {'date':['2019-04-10','2019-04-10','2019-04-10','2019-04-10'],'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[25, 21, 19, 16],'Count':[7, 3, 5, 8]}

第三个数据框：

data_3 = {'date':['2019-04-11','2019-04-11','2019-04-11','2019-04-11'],'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[25, 21, 19, 16],'Count':[7, 3, 5, 8]}

从上面的例子中，db 最终会有第二个和第三个 Data Frames。

【问题讨论】：

标签： mongodb pandas dataframe pymongo pymongo-3.x

【解决方案1】：

这是我理解的。试着告诉我。

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()

client = MongoClient('localhost', 27017)
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['test-database']
testData = db['test-data']
availableData = testData.find()

new_data = data_2
for obj in availableData:
    if obj['date'] == new_data['date']:
        testData.update(new_data)
        else:
            testData.insert(new_data)

【讨论】：

感谢您的回复！！不幸的是，这对我不起作用。我仍然有更新的问题。我可以知道你的 mongodb 版本吗？我使用 MongoDB 4.0.6。 insert_many 对我有用，但我仍然不确定 update/update_many。

【解决方案2】：

如果日期存在，我已通过删除集合解决了我的问题。谢谢！！

import pandas as pd
import pymongo
import datetime

df = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[20, 33, 20, 18]})
now = datetime.datetime.now()
now = now.strftime("%Y-%m-%d")
df.insert(0, 'Date', now)


#Making Mongo DB connections
conn = 'mongodb://localhost:27017'
client = pymongo.MongoClient(conn)

#Creating DB
db = client.sample_db

#Creating collections for the DB
test_collection = db.test.find()

#Inserting into DB
db.test_collection.delete_many({"Date": now})
db.test_collection.insert_many(df.to_dict("records"))

【讨论】：