python如何实现excel数据添加到mongodb

本文将以Python第三方库pandas和pymongo为例，讲解如何将Excel数据添加到MongoDB数据库中。

步骤一：准备工作

安装好pandas和pymongo库，以及MongoDB数据库。

在本示例中，我们利用pandas库来读取Excel，并将Excel中的内容添加至MongoDB数据库。同时，我们利用pymongo连接MongoDB数据库，以便将Excel中的数据插入到MongoDB中。

步骤二：读取Excel数据

本示例中我们的Excel数据如下：

姓名	性别	年龄	分数
小明	男	18	68
小华	女	20	76
小红	女	19	81

将该Excel文件保存至本地。

接下来，我们利用pandas库的read_excel方法将Excel数据读取到一个DataFrame对象中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

步骤三：连接MongoDB数据库

我们使用pymongo库连接MongoDB数据库，连接的过程需要传入MongoDB的IP地址、端口号、用户名和密码等信息。连接到MongoDB数据库后，我们需要指定要操作的数据库和集合：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://username:password@ip:port')
db = client['test_db']
col = db['test_col']

步骤四：将Excel数据插入到MongoDB

现在，我们可以将Excel中的每一行数据，转化成字典，然后将字典添加到MongoDB中：

for index, row in df.iterrows():
    data = {'name':row['姓名'],'gender':row['性别'],'age':row['年龄'], 'score':row['分数']}
    col.insert_one(data)

以上代码使用了pandas库的iterrows方法，可以遍历Excel的每一行，并将每一行数据转化成字典。

另外，在将数据添加到MongoDB前，我们需要对数据进行清洗、转换等处理，确保数据的格式正确。

完整示例如下：

import pandas as pd
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://username:password@ip:port')
db = client['test_db']
col = db['test_col']

df = pd.read_excel('data.xlsx')

for index, row in df.iterrows():
    data = {'name':row['姓名'],'gender':row['性别'],'age':row['年龄'], 'score':row['分数']}
    col.insert_one(data)

除以上示例外，我们还可以利用MongoDB的批量插入，将数据整个插入到MongoDB中：

data_list = []
for index, row in df.iterrows():
    data = {'name':row['姓名'],'gender':row['性别'],'age':row['年龄'], 'score':row['分数']}
    data_list.append(data)

col.insert_many(data_list)

以上代码中，我们创建了一个数据列表，将Excel中的每一行转化为字典，然后将整个列表插入到MongoDB中。

至此，我们已经完成了将Excel数据添加到MongoDB的操作，可以通过MongoDB的命令行或可视化工具查看数据是否成功添加到数据库中。