下面是“pymongo中group by的操作方法教程”的完整攻略：

pymongo中group by的操作方法教程

1. 前言

pymongo是Python中一个非常流行且强大的MongoDB驱动程序，为MongoDB的数据操作提供了非常便捷的方式，而group by是常用的聚合操作之一，本文将介绍在pymongo中如何对数据进行group by操作。

2. group by语法

在MongoDB中，group by操作使用aggregate方法实现，其语法结构如下：

db.collection.aggregate([
    {$match: <query>},
    {$group: {
        _id: <expression>,
        <field1>: {$<accumulator1>: <expression1>},
        ...,
        <fieldN>: {$<accumulatorN>: <expressionN>}
    }},
    {$project: {
        <field1>: <1 or 0>,
        ...,
        <fieldN>: <1 or 0>
    }}
])

其中，$match用于筛选数据，$group用于进行聚合，_id指定分组字段，<accumulator>指定聚合函数，<expression>为表达式，$project用于再次筛选和处理数据。

3. 示例说明

3.1 示例1

假设有一个名为students的集合，其中包含学生的姓名、年龄和成绩。如下所示：

from pymongo import MongoClient


client = MongoClient()
db = client['test']
collection = db['students']
data = [
    {'name': 'Tom', 'age': 20, 'score': 80},
    {'name': 'Jerry', 'age': 22, 'score': 90},
    {'name': 'Mickey', 'age': 21, 'score': 85},
    {'name': 'Minnie', 'age': 21, 'score': 92},
    {'name': 'Donald', 'age': 23, 'score': 88},
    {'name': 'Daisy', 'age': 22, 'score': 95}
]
collection.insert_many(data)

我们想要对每个年龄段的学生进行平均分数的计算，可以按照如下方式实现：

pipeline = [
    {'$group': {
        '_id': '$age',
        'avg_score': {'$avg': '$score'}
    }}
]

result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)

输出结果为：

[
    {"_id": 23, "avg_score": 88.0}, 
    {"_id": 22, "avg_score": 92.5}, 
    {"_id": 20, "avg_score": 80.0}, 
    {"_id": 21, "avg_score": 88.5}
]

3.2 示例2

我们再来看一个更加复杂的例子。假设我们有一个名为sales的集合，其中包含销售记录，包括销售员姓名、销售日期、销售金额等信息。我们需要对每个销售员在每个月份的总销售额进行计算。

假设数据如下所示：

data = [
    {'salesman': 'Tom', 'date': '2021-01-01', 'amount': 100},
    {'salesman': 'Tom', 'date': '2021-01-02', 'amount': 200},
    {'salesman': 'Tom', 'date': '2021-02-03', 'amount': 300},
    {'salesman': 'Jerry', 'date': '2021-01-04', 'amount': 150},
    {'salesman': 'Jerry', 'date': '2021-02-05', 'amount': 250},
    {'salesman': 'Jerry', 'date': '2021-02-06', 'amount': 350},
    {'salesman': 'Mickey', 'date': '2021-01-07', 'amount': 120},
    {'salesman': 'Mickey', 'date': '2021-02-08', 'amount': 200}
]
collection = db['sales']
collection.insert_many(data)

我们可以按照如下方式实现：

pipeline = [
    {'$project': {
        'yearMonth': {'$dateToString': {'format': '%Y-%m', 'date': {'$toDate': '$date'}}},
        'salesman': 1,
        'amount': 1
    }},
    {'$group': {
        '_id': {'salesman': '$salesman', 'yearMonth': '$yearMonth'},
        'total_amount': {'$sum': '$amount'}
    }},
    {'$project': {
        'salesman': '$_id.salesman',
        'yearMonth': '$_id.yearMonth',
        'total_amount': 1,
        '_id': 0
    }},
    {'$sort': {'salesman': 1, 'yearMonth': 1}}
]

result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)

输出结果为：

[
    {'salesman': 'Jerry', 'yearMonth': '2021-01', 'total_amount': 150},
    {'salesman': 'Jerry', 'yearMonth': '2021-02', 'total_amount': 600},
    {'salesman': 'Mickey', 'yearMonth': '2021-01', 'total_amount': 120},
    {'salesman': 'Mickey', 'yearMonth': '2021-02', 'total_amount': 200},
    {'salesman': 'Tom', 'yearMonth': '2021-01', 'total_amount': 300},
    {'salesman': 'Tom', 'yearMonth': '2021-02', 'total_amount': 300}
]

4. 总结

pymongo中的group by操作使用aggregate方法实现，可以使用多个聚合函数对数据进行聚合，并可以使用$match和$project等操作进行数据的筛选和处理。掌握了group by操作，可以更加方便地进行数据分析和处理。