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PyMongoArrow

스키마 예제

이 페이지의 내용

  • 스키마가 있는 중첩 데이터
  • 프로젝션이 있는 중첩 데이터

이 가이드에서는 일반적인 상황에서 PyMongoArrow 스키마를 사용하는 방법의 예를 보여줍니다.

집계 또는 찾기 작업을 수행할 때 struct 객체를 사용하여 중첩된 데이터에 대한 스키마를 제공할 수 있습니다. 상위 문서와 비교하여 하위 문서에 이름이 충돌할 수 있습니다.

>>> 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(
... coll, {}, schema=Schema({"start": str, "prop": struct([field("start", int32())])})
... )
... 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]]

Pandas와 NumPy를 사용할 때도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.

>>> df = find_pandas_all(
... coll, {}, schema=Schema({"start": str, "prop": struct([field("start", int32())])})
... )
... print(df)
start prop
0 string {'start': 0}
1 string {'start': 10}

데이터를 PyMongoArrow로 전달하기 전에 프로젝션을 사용하여 데이터를 평면화할 수도 있습니다. 다음 예는 매우 간단한 중첩 문서 구조를 사용하여 이 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

>>> df = find_pandas_all(
... coll,
... {
... "prop.start": {
... "$gte": 0,
... "$lte": 10,
... }
... },
... projection={"propName": "$prop.name", "propStart": "$prop.start"},
... schema=Schema({"_id": ObjectIdType(), "propStart": int, "propName": str}),
... )
... 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

애그리게이션 작업을 수행할 때 다음 예와 같이 $project 단계를 사용하여 필드를 평면화할 수 있습니다.

>>> df = aggregate_pandas_all(
... coll,
... pipeline=[
... {"$match": {"prop.start": {"$gte": 0, "$lte": 10}}},
... {
... "$project": {
... "propStart": "$prop.start",
... "propName": "$prop.name",
... }
... },
... ],
... )

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