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        在数据分析及处理过程中，我们经常需要将数据写入数据库。而MongoDB作为一种NoSQL数据库，其具有强大的可扩展性、高性能以及支持复杂查询等特性，广泛用于大规模数据存储和分析。在这篇文章中，我们将使用Python编写一个将Excel数据批量写入MongoDB的脚本，以便更加高效地管理数据。

        首先，我们需要先安装必要的依赖包，即pandas和pymongo。在安装完毕后，我们可以使用如下代码连接到MongoDB数据库：

import pandas as pd
from pymongo import MongoClient, UpdateOne# 连接到MongoDB数据库
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['pms']
collection = db['hospital']

        在连接到数据库之后，我们需要读取Excel文件，并对数据进行初步的处理。在这里，我们使用pandas库来读取Excel数据，然后使用一些函数对数据进行清洗和转换：

# 读取Excel文件
excel_file = 'D:/下载/各省数据 - 副本/20230407北京各事业部用户客户数据汇总.xls'
df = (pd.read_excel(excel_file, skiprows=4, sheet_name='101').iloc[0:-3]  # 删除倒数3行.iloc[:, 2:]  # 删除前俩列.drop(columns=['备注'])   # 删除最后1列.fillna({'护士': 0})  # 用指定的值填充缺失值.ffill()  # 填充空值.assign(  # 拆分序列医院名称=lambda x: x['医院名称'].str.split("\n"),科室=lambda x: x['科室'].ffill().apply(int),    # 转换类型床位=lambda x: x['床位'].ffill().apply(int),    # 转换类型)
)

        其中，我们使用了一些pandas的函数，如fillna、ffill、drop、assign等来对数据进行处理。处理完成后，我们将数据转换为列表形式，并使用一个字典来将数据按照医院进行分组：

data_list = df.values.tolist()
hospitals = {}
for result in data_list:hospital_name = result[0][0]if hospital_name not in hospitals:hospitals[hospital_name] = {'hospital': result[0][0],'department': result[1],'bed': result[2],'doctor': [result[3]],'nurse': [result[4]],}else:if result[3] not in hospitals[hospital_name]['doctor']:hospitals[hospital_name]['doctor'].append(result[3])if result[4] != 0 and result[4] not in hospitals[hospital_name]['nurse']:hospitals[hospital_name]['nurse'].append(result[4])

        在生成字典之后，我们需要将数据批量写入MongoDB数据库中。这里使用了pymongo库的bulk_write函数，它能够高效地批量添加、修改和删除数据：

# 批量添加或更新数据
operations = []
for data in hospitals.values():operations.append(UpdateOne({'hospital': data['hospital']}, {'$set': data}, upsert=True))
result = collection.bulk_write(operations)
print(f'添加或更新数据完毕，共执行 {result.modified_count + result.upserted_count} 项操作。')

        最后，我们可以通过运行这些代码来将Excel数据批量写入MongoDB数据库。这种方法极大地提高了数据管理的效率，使我们能够更好地处理数据，更好地进行数据分析。

        综上所述，本篇文章介绍了一个简单的Python脚本，可将Excel数据批量写入MongoDB数据库。这个方法不仅高效，而且易于操作，非常适合处理大规模数据。