予測中にフィールド値を変換して日時を作成するMongoDBクエリ?
ファイルされた値を変換して日時を作成するには、MongoDBaggregate()を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう-
> db.demo209.insertOne(
... {
... "_id" : "101",
... "details" : [
... {
... "dat" : 1528929908,
... "Name" : "Chris"
... },
... {
... "dat" : 1529082069,
... "Name":"Carol"
... }
... ],
... "Age" : 25,
... "CountryName" : "US"
... }
...);
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : "101" } find()メソッドを使用してコレクションからすべてのドキュメントを表示する-
> db.demo209.find().pretty();
これにより、次の出力が生成されます-
{
"_id" : "101",
"details" : [
{
"dat" : 1528929908,
"Name" : "Chris"
},
{
"dat" : 1529082069,
"Name" : "Carol"
}
],
"Age" : 25,
"CountryName" : "US"
} 以下は、フィールド値を変換し、予測中に日時を作成するためのクエリです-
> db.demo209.aggregate({
... "$unwind": "$details"
... }, {
... "$project": {
... "Age": 1,
... "CountryName": 1,
... "Name": "$details.Name",
... "DayOfMonth": {
... "$dayOfMonth": {
... "$add": [new Date(0), {
... "$multiply": ["$details.dat", 1000]
... }]
... }
... }
... }
...}) これにより、次の出力が生成されます-
{ "_id" : "101", "Age" : 25, "CountryName" : "US", "Name" : "Chris", "DayOfMonth" : 13 }
{ "_id" : "101", "Age" : 25, "CountryName" : "US", "Name" : "Carol", "DayOfMonth" : 15 } -
idがドキュメントフィールドの配列値と等しい場合に除外するMongoDBクエリ
このために、$inと一緒に$notを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- [ { id: "101", subjectid: [ "102" ] }, { id: "102", &nb
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Python Pandas-PeriodIndexを作成し、月の日を取得します
PeriodIndexを作成するには、 pandas.PeriodIndex()を使用します 方法。 PeriodIndex.daysinmonthを使用して月の日を取得します プロパティ まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd PeriodIndexオブジェクトを作成します。 PeriodIndexは、一定の期間を示す順序値を保持する不変のndarrayです。 「freq」パラメータを使用して周波数を設定しました- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10