Untitled
unknown
plain_text
a year ago
1.1 kB
3
Indexable
Never
import pymongo from pymongo import MongoClient import pandas as pd MONGO_DATABASE = "WeatherDataHistorical" MONGO_COLLECTION = "DataHistorica" def create_connection(): return MongoClient("mongodb+srv://DSUser:aBjVn2JiU6RMzpBE@mflix.ulz4n.mongodb.net") if __name__ == '__main__': cluster = create_connection() info = {'clusterInfo': cluster.server_info()} print(info) database = cluster[MONGO_DATABASE] # Recuperar los datos de una base de datos existente con un registro del histórico # de datos climáticos en una base MongoDB en Atlas. collection = database[MONGO_COLLECTION] documents = collection.find({}) print(collection.count_documents({})) # Con esos datos generar un dataset, con el cual se trabajará en la próxima semana. Tener # cuidado con el formato con el que se obtienen los datos desde la base mongo y el # formato que se precisa para el dataset list_documents = list(documents) df = pd.DataFrame(list_documents) print('Type of df:', type(df)) cluster.close()