MongoDB中含NaN字段计算$sum/$avg及PyMongo过滤NaN的方法

问题原因 #

你遇到的报错是因为Python全局作用域没有内置NaN变量，并非Python/PyMongo不支持匹配MongoDB中的NaN值。

解决方法 #

方案1：导入Python内置NaN（兼容性最好，支持所有MongoDB版本） #

你只需要从Python标准库math模块导入nan即可，PyMongo会自动将其序列化为BSON格式的NaN，和JavaScript中直接写NaN的效果完全一致。
修正后的PyMongo代码如下：

import math
from pymongo import MongoClient

# 数据库连接逻辑此处省略
db = MongoClient().你的数据库名称
result = db['plan.data_pool'].aggregate([
    {'$match': {'geoid': '00', 'v': {'$ne': math.nan}}},
    {'$group': {'_id': '$accountable_id', 'agg': {'$sum': '$v'}}}
])

如果你项目中已经使用NumPy，也可以用numpy.nan代替math.nan，效果完全相同。

方案2：使用MongoDB内置$isNaN操作符（MongoDB 4.4及以上版本支持） #

不需要导入任何Python变量，直接用MongoDB聚合表达式判断字段是否为NaN，写法如下：

result = db['plan.data_pool'].aggregate([
    {'$match': {'geoid': '00', '$expr': {'$not': {'$isNaN': '$v'}}}},
    {'$group': {'_id': '$accountable_id', 'agg': {'$sum': '$v'}}}
])

两种方案都可以实现和你JavaScript版本完全一致的筛选效果，过滤掉v字段为NaN的文档后再做聚合计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahad Rafat Talebi