在数据科学和机器学习领域，掌握多种工具对于处理各种任务至关重要。没有数据，这两个领域就无法存在。因此，了解如何存储、操作、摄取和导入数据对于任何相关领域的从业者来说都是至关重要的。
今天，将探讨在MongoDB数据库中使用NoSQL数据时可用的一个非常强大的功能——聚合管道。这些管道在实践良好的MLOps实践、自动化数据操作和导入数据以供网络使用方面发挥了重要作用。
MLOps的步骤分为四个通用类别：
因此，就这些定义的阶段而言，本文的范围将位于数据类别，这使得MLOps的整个过程更加系统化、快速和灵活。
根据正式定义，聚合是一个通过组合几个独立元素来形成或计算元素的过程。因此，在MongoDB中，可以在彼此之上添加各种函数作为独立元素，并形成一个更精细和复杂的函数，该函数可以轻松地以单步完成工作。
在本文中，将向展示如何在MongoDBCompass中使用这些聚合管道，以及如何在Python代码中使用这些管道。如果不了解MongoDB Compass以及如何与Python一起使用，请查看为此目的撰写的另一篇文章。
1. 打开数据库中的集合
以为例，选择了MongoDB本地服务器中“local”数据集中已经存在的startup_log集合。点击startup_log以打开集合。
2. 开始使用聚合管道
点击后，将看到这样的界面，其中所有这些左侧窗口是为聚合的每个元素编写代码的地方，右侧是一旦原始数据执行窗口中提到的任务后将检索到的输出。让看看实际操作。
可以根据需要添加尽可能多的阶段，只需点击前一个阶段下方的“添加阶段”按钮。在图片中看到的第一行是完整原始数据，作为水平对齐的记录。
现在，可以看到每个阶段都有一个绿色按钮，这个开关按钮用于激活或停用管道中的某个特定阶段。如果需要，这对于调试非常有用。按钮左侧的下拉菜单是为每个阶段选择功能的地方。让看看如何操作。
为什么不对数据集执行一个简单的投影功能，只从每个记录中提取‘pid’属性呢？
为了展示它们的多功能性，让创建另一个阶段，并创建一个属性，该属性的值将是属性（startTime）作为字符串（原始数据中以日期时间格式存在）。
完成管道后，不要忘记保存管道，以便以后使用，而不必一次又一次地创建。
点击下图中提到的图标，将看到所有保存的管道。只需将鼠标悬停在希望再次使用的管道名称上，然后将看到一个打开按钮。看看实际操作。
如果不知道如何在Python中使用MongoDB，请查看这篇文章。以下是完成任务的代码。
import pymongo
database = pymongo.MongoClient().local.startup_log
data = database.aggregate(list(
# 聚合管道代码
))
可以看到上面的图片中的‘database’变量是指向‘startup_log’的集合。
即使在所有这些之后，还剩下一小步。看到的聚合结果是一个PyMongo游标，它有助于遍历从管道检索到的值。因此，要将结果数据保存在DataFrame中，只需用Pandas.DataFrame包装游标即可。
import pandas as pd
dataset = pd.DataFrame(data)
data.head()
现在，已经使用单个自动化管道过滤和处理了数据。这难道不感觉很强大吗？对来说确实如此，完全喜欢使用它们，希望也喜欢。