MongoDB聚合管道：初学者也能看懂的数据分析方法
MongoDB聚合管道是数据处理的“流水线”，通过多阶段加工实现复杂数据分析。核心是由多个“阶段”组成，每个阶段处理前一阶段输出，依次完成筛选、投影、分组统计等操作。 关键阶段包括：`$match`（筛选，类似SQL WHERE）、`$project`（投影，类似SELECT）、`$group`（分组统计，如平均分、总数，类似GROUP BY）、`$sort`（排序）、`$limit`（限制数量）。 实战中，通过多阶段组合可实现复杂分析：如筛选1班数学成绩并投影姓名和分数（`$match+$project`），按科目分组计算平均分（`$group+$sort`），或统计班级+科目平均分及人数（复合分组）。常用操作符还包括`$sum`（求和）、`$avg`（平均）等。 其优势是无需手动导出数据，通过管道式组合高效完成分析，建议从简单阶段开始，逐步练习多阶段嵌套，熟悉各阶段作用即可掌握。
阅读全文pandas索引（Index）入门：轻松搞定数据排序与重命名
### pandas索引（Index）详解 索引是pandas中标识数据位置和内容的关键，类似Excel的行号/列标题，是数据的“身份证”，核心作用包括快速定位数据、支持排序和合并操作。 **数据排序**： - **Series排序**：按索引排序用`sort_index()`（默认升序，可设`ascending=False`降序）；按值排序用`sort_values()`（默认升序，同理可降序）。 - **DataFrame排序**：按列值排序用`sort_values(by=列名)`，按行索引排序用`sort_index()`。 **重命名索引**： - 用`rename()`方法修改行/列标签，如`df.rename(index={旧名:新名})`或`df.rename(columns={旧名:新名})`； - 直接赋值修改：`df.index = [新索引]`或`df.columns = [新列名]`，需保证长度一致。 **注意事项**： - 区分行索引（`df.index`）和列索引（`df.columns`）； - 修改索引时
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