{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Qh9VksBDl8WW"
   },
   "source": [
    "# TP - Introduction à MongoDB\n",
    "\n",
    "Ce TP a pour but de se familiariser avec les bases de données document, au travers de MongoDB.\n",
    "\n",
    "## Partie 1 - Manipulation de données avec MongoDB\n",
    "\n",
    "Un fichier `pathologies.json` vous est fourni, contenant des données sur les pathologies issues de la Caisse nationale de l'Assurance Maladie. Nous allons utiliser MongoDB pour faire des requêtes sur ces données."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": "!pip install pandas pymongo --quiet",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "id": "uJZYV397lsA3"
   },
   "source": [
    "import pymongo\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "# Remplacer l'URI par celle sur MongoDB Atlas, en n'oubliant pas de remplacer le nom de l'utilisateur, le mot de passe et le nom du cluster\n",
    "URI = 'mongodb+srv://<user_name>:<password>@<cluster_name>.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority&appName=<cluster_name>'\n",
    "client = pymongo.MongoClient(URI)\n",
    "db = client.tp\n",
    "\n",
    "# Afficher le nom des collections de la base de données et la collection pathologies\n",
    "print(\"Collections: \", db.list_collection_names())\n",
    "print(\"Pathologies: \", db.pathologies)"
   ],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": "1. Quelles sont les pathologies de niveau 1 présentes dans la base de données ?"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2. Lister toutes les catégories de pathologies de niveau 2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": "3. Combien y a-t-il de personnes avec une pathologie \"Maladies cardioneurovasculaires\" ?"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "4. Compter le nombre de documents concernant la tranche d'âge \"45-49 ans\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "5. Compter le nombre de documents où la prévalence (prev) est supérieure à 0.2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "6. Lister tous les documents, en n'affichant que l'année, la pathologie de niveau 1, la région et le département"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "7. Lister toutes les pathologies de niveau 3 pour les femmes (sexe=2), en affichant seulement la pathologie et la classe d'âge."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "8. Lister les pathologies pour les régions \"32\" ou \"44\", en affichant la pathologie de niveau 1, le département et la prévalence"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "9. Afficher les pathologies de niveau 2, la région et le niveau de priorité."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "10. Lister les pathologies où la prévalence est nulle (prev: null), en affichant la pathologie de niveau 3, la région et le département"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [],
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## Partie 2 - Agrégation de données avec MongoDB\n",
    "\n",
    "Maintenant que nous avons vu comment faire des requêtes simples, nous allons voir comment faire des agrégations de données, c'est-à-dire des requêtes plus complexes qui permettent de faire des calculs sur les données.\n"
   ]
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "1. Quelles sont les 10 plus grandes chaînes de restaurants (i.e les restaurants avec un nom identique) ?\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "2. Donner le Top 5 des types de cuisine, en termes de nombre de restaurants.\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "3. Donner le Flop 5 des types de cuisine, en termes de nombre de restaurants.\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "4. Quelles sont les 10 rues avec le plus de restaurants ?\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "5. Quelles sont les restaurants situés sur strictement plus de 2 quartiers ? Essayez d'ajouter le nom des quartiers de chaque rue (cf `addToSet`).\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "6. Lister par quartier le nombre de restaurants et le score moyen. Attention à bien découper le tableau `grades`\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "7. Donner les dates de début et de fin des évaluations\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "8. Quels sont les 10 restaurants (nom, quartier, adresse et score) avec le plus petit score moyen ?\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "9. Quels sont les restaurants (nom, quartier et adresse) avec uniquement des grades `A` ?\n"
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "markdown",
   "source": "10. Compter le nombre d'évaluations par jour de la semaine."
  },
  {
   "metadata": {},
   "cell_type": "code",
   "source": "",
   "outputs": [],
   "execution_count": null
  }
 ],
 "metadata": {
  "colab": {
   "provenance": []
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}