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# \$1avg
<a name="avg"></a>

L'operatore di `$avg` aggregazione in Amazon DocumentDB calcola il valore medio dell'espressione specificata tra i documenti che vengono inseriti nella fase. Questo operatore è utile per calcolare la media di un campo o di un'espressione numerica in un insieme di documenti.

**Parametri**
+ `expression`: L'espressione da utilizzare per calcolare la media. Può essere un percorso di campo (ad esempio`"$field"`) o un'espressione (ad esempio`{ $multiply: ["$field1", "$field2"] }`).

## Esempio (MongoDB Shell)
<a name="avg-examples"></a>

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'`$avg`operatore per calcolare il punteggio medio su una serie di documenti degli studenti.

**Crea documenti di esempio**

```
db.students.insertMany([
  { name: "John", score: 85 },
  { name: "Jane", score: 92 },
  { name: "Bob", score: 78 },
  { name: "Alice", score: 90 }
]);
```

**Esempio di query**

```
db.students.aggregate([
  { $group: { 
    _id: null,
    avgScore: { $avg: "$score" }
  }}
]);
```

**Output**

```
[
  {
    "_id": null,
    "avgScore": 86.25
  }
]
```

## Esempi di codice
<a name="avg-code"></a>

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del `$avg` comando, scegliete la scheda relativa alla lingua che desiderate utilizzare:

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#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function calculateAvgScore() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const result = await db.collection('students').aggregate([
    { $group: {
      _id: null,
      avgScore: { $avg: '$score' }
    }}
  ]).toArray();
  console.log(result);
  await client.close();
}

calculateAvgScore();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def calculate_avg_score():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client.test
    result = list(db.students.aggregate([
        { '$group': {
            '_id': None,
            'avgScore': { '$avg': '$score' }
        }}
    ]))
    print(result)
    client.close()

calculate_avg_score()
```

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