python - 如何将 pandas DataFrame 的日期时间索引作为 isoDate 类型的字段插入 mongodb

Question

我有一个类型为 pandas.core.frame.DataFrame 的数据框喜欢:

              open  high  close   low    volume     amount
 date                                                    
 2015-11-27  8.10  8.16   7.35  7.34  37877648  294274400
 2015-11-26  8.03  8.44   8.16  8.00  45933600  378897088
 2015-11-25  7.95  8.03   7.99  7.89  21255886  169172176
 2015-11-24  7.95  8.18   8.04  7.85  24808112  199120256
 2015-11-23  8.24  8.29   7.95  7.93  29176848  236019264

df.index

DatetimeIndex(['2015-11-27', '2015-11-26', '2015-11-25', '2015-11-24',
           '2015-11-23', '2015-11-20', '2015-11-19', '2015-11-18',
           '2015-11-17', '2015-11-16',
           ...
           '2014-12-12', '2014-12-11', '2014-12-10', '2014-12-09',
           '2014-12-08', '2014-12-05', '2014-12-04', '2014-12-03',
           '2014-12-02', '2014-12-01'],
          dtype='datetime64[ns]', name=u'date', length=193, freq=None)

如何将 df 插入到 mongodb 中，其中包含 isoDate 格式的 date.index 字段，而不是 datatime64[ns]/timestamps？ .

Answer 1

困扰了很久，终于找到办法了。这取决于我们插入 mongod 的方式。我以前是这样插入mongod的:

records = json.loads(DataFrame.T.to_json()).values()
collection.insert_many(records)

我们需要了解这种方法会将 DataFrame 时间转换为 datatime64[ns]/timestamps。

print records[0]
{u'dtime': 1407076151000L,u'olddtime': u'2014/8/3 14:29:11'}

我们可以看到它保存的时间为numberlong，DateTime为string。所以我们需要更改记录:

for row in records:
    row['olddtime'] = datetime.datetime.strptime(row['olddtime'], "%Y/%m/%d %H:%M:%S")

然后我们打印它:

{u'olddtime': datetime.datetime(2014, 8, 3, 14, 29, 11), u'dtime': 1407076151000L}

最后我们这样做:

collection.insert_many(records)

没关系!