Как я могу запросить неизвестные значения из массивов в mongodb
Я застрял и точно не знаю, что делать. У меня есть сервер mongodb, который хранит открытый высокий низкий уровень закрытия из фрейма данных pandas. Я пытаюсь понять, как я могу запросить каждый отдельный документ и получить только значения без указания даты и времени печать. Я новичок в mongodb и не совсем уверен, что делать
"_id" : ObjectId("5d7d5aa984323fa67c2e9002"),
"exchange" : "binance",
"instrument" : "XRPUSDT",
"timeframe" : "1d",
"candles" : {
"2019-09-06:0000" : {
"open" : 0.25616,
"high" : 0.25868,
"low" : 0.24692,
"close" : 0.2511,
"volume" : 63377736.0
},
"2019-09-07:0000" : {
"open" : 0.25115,
"high" : 0.26285,
"low" : 0.25009,
"close" : 0.25993,
"volume" : 53971229.0
},
"2019-09-08:0000" : {
"open" : 0.25989,
"high" : 0.26591,
"low" : 0.2555,
"close" : 0.26205,
"volume" : 65033003.0
}
"_id" : ObjectId("5d7d74925bff7734c6c348a0"),
"exchange" : "binance",
"instrument" : "XRPUSDT",
"timeframe" : "1d",
"candles" : {
"2019-09-06:0000" : {
"open" : 0.25616,
"high" : 0.25868,
"low" : 0.24692,
"close" : 0.2511,
"volume" : 63377736.0
},
"2019-09-07:0000" : {
"open" : 0.25115,
"high" : 0.26285,
"low" : 0.25009,
"close" : 0.25993,
"volume" : 53971229.0
},
"2019-09-08:0000" : {
"open" : 0.25989,
"high" : 0.26591,
"low" : 0.2555,
"close" : 0.26205,
"volume" : 65033003.0
}
например, я хочу, чтобы значение close в каждом документе, как я могу запросить mongodb в python3, чтобы просто вернуть что-то вроде ["close": 0,2511, 0,25993, 0,26205, 0,2511, 0,25993, 0,26205]
а также получить все временные метки из каждого документа, например [2019-09-06:0000, 2019-09-07:0000, 2019-09-08:0000, 2019-09-06:0000,2019-09-06:0000, 2019-09-07:0000, 2019-09-08:0000]
1 ответ
Ключ (если вы извините за каламбур) к этому -.items(), который позволяет вам получить пары ключ-значение. После этого все остальное - просто операторы словаря, которыми вы можете манипулировать по мере необходимости.
import pymongo
db = pymongo.MongoClient()['mydatabase']
db.pricedata.insert_one({
"exchange": "binance",
"instrument": "XRPUSDT",
"timeframe": "1d",
"candles": {
"2019-09-06:0000": {
"open": 0.25616,
"high": 0.25868,
"low": 0.24692,
"close": 0.2511,
"volume": 63377736.0
},
"2019-09-07:0000": {
"open": 0.25115,
"high": 0.26285,
"low": 0.25009,
"close": 0.25993,
"volume": 53971229.0
},
"2019-09-08:0000": {
"open": 0.25989,
"high": 0.26591,
"low": 0.2555,
"close": 0.26205,
"volume": 65033003.0
}
}
})
db.pricedata.insert_one(
{
"exchange": "binance",
"instrument": "XRPUSDT",
"timeframe": "1d",
"candles": {
"2019-09-06:0000": {
"open": 0.25616,
"high": 0.25868,
"low": 0.24692,
"close": 0.2511,
"volume": 63377736.0
},
"2019-09-07:0000": {
"open": 0.25115,
"high": 0.26285,
"low": 0.25009,
"close": 0.25993,
"volume": 53971229.0
},
"2019-09-08:0000": {
"open": 0.25989,
"high": 0.26591,
"low": 0.2555,
"close": 0.26205,
"volume": 65033003.0
}
}
}
)
looking_for = 'close'
for record in db.pricedata.find({}, {"candles": 1, "_id": 0}):
for k, v in record['candles'].items():
print (f'{k}: {v[looking_for]}')
Результат:
2019-09-06:0000: 0.2511
2019-09-07:0000: 0.25993
2019-09-08:0000: 0.26205
2019-09-06:0000: 0.2511
2019-09-07:0000: 0.25993
2019-09-08:0000: 0.26205