スキーマの例
このガイドでは、一般的な状況で PyMongoArrow スキーマを使用する方法の例を示します。
スキーマでネストされたデータ
集計操作または検索操作を実行するときに、 struct
オブジェクトを使用してネストされたデータのスキーマを提供できます。 サブドキュメントには、親ドキュメントと比較して名前が競合する場合があります。
from pymongo import MongoClient from pymongoarrow.api import Schema, find_arrow_all from pyarrow import struct, field, int32 coll = MongoClient().db.coll coll.insert_many( ["start": "string", "prop": {"name": "foo", "start": 0}}, {"start": "string", "prop": {"name": "bar", "start": 10}}, { ] ) arrow_table = find_arrow_all("start": str, "prop": struct([field("start", int32())])}) coll, {}, schema=Schema({ )print(arrow_table) pyarrow.Table start: string prop: struct<start: int32> child 0, start: int32 ---- start: [["string","string"]] prop: [ -- is_valid: all not null -- child 0 type: int32 [0,10]]
Pandoras と NumPy を使用している場合でも、同じことができます。
df = find_pandas_all("start": str, "prop": struct([field("start", int32())])}) coll, {}, schema=Schema({ )print(df) start prop 0 string {'start': 0} 1 string {'start': 10}
プロジェクションを含むネストされたデータ
PyMongoArrow に渡す前に、プロジェクションを使用してデータをフラット化することもできます。 次の例えでは、非常に単純なネストされたドキュメント構造を使用してこれを行う方法を示しています。
df = find_pandas_all( coll, {"prop.start": { "$gte": 0, "$lte": 10, } },"propName": "$prop.name", "propStart": "$prop.start"}, projection={"_id": ObjectIdType(), "propStart": int, "propName": str}), schema=Schema({ )print(df) _id propStart propName 0 b'c\xec2\x98R(\xc9\x1e@#\xcc\xbb' 0 foo 1 b'c\xec2\x98R(\xc9\x1e@#\xcc\xbc' 10 bar
集計操作を実行する際には、次の例に示すように、 $project
ステージを使用してフィールドをフラット化できます。
>>> df = aggregate_pandas_all( ... coll, ... pipeline=[ ... {"$match": {"prop.start": {"$gte": 0, "$lte": 10}}}, ... { ... "$project": { ... "propStart": "$prop.start", ... "propName": "$prop.name", ... } ... }, ... ], ... )