Liczenie, sumowanie i grupowanie danych

Wprowadzenie do baz danych w Pythonie

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

Funkcje SQL

Np. COUNT, SUM
from sqlalchemy import func
Wydajniejsze niż przetwarzanie w Pythonie
Agregują dane

Przykład sumowania

from sqlalchemy import func

stmt = select([func.sum(census.columns.pop2008)])

results = connection.execute(stmt).scalar()

print(results)

302876613

Grupowanie

Pozwala grupować wiersze według wspólnych wartości

Grupowanie

stmt = select([census.columns.sex, 
  func.sum(census.columns.pop2008)])

stmt = stmt.group_by(census.columns.sex)

results = connection.execute(stmt).fetchall()

print(results)

[('F', 153959198), ('M', 148917415)]

Grupowanie

Obsługuje wiele kolumn grupowania, podobnie jak order_by()
Wszystkie wybrane kolumny muszą być pogrupowane lub zagregowane przez funkcję

Grupowanie po wielu kolumnach

stmt = select([census.columns.sex,
        census.columns.age,
        func.sum(census.columns.pop2008)
    ])

stmt = stmt.group_by(census.columns.sex,
        census.columns.age)

results = connection.execute(stmt).fetchall()
print(results)

[('F', 0, 2105442), ('F', 1, 2087705), ('F', 2, 2037280),
('F', 3, 2012742), ('F', 4, 2014825), ('F', 5, 1991082),
('F', 6, 1977923), ('F', 7, 2005470), ('F', 8, 1925725), ...

Obsługa ResultSet z funkcji

SQLAlchemy automatycznie generuje „nazwy kolumn" dla funkcji w ResultSet
Nazwy kolumn mają postać func_#, np. count_1
Można je zastąpić metodą label()

Użycie label()

print(results[0].keys())

['sex', u'sum_1']

stmt = select([census.columns.sex,
        func.sum(census.columns.pop2008).label('pop2008_sum')
    ])

stmt = stmt.group_by(census.columns.sex)

results = connection.execute(stmt).fetchall()
print(results[0].keys())

['sex', 'pop2008_sum']

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do baz danych w Pythonie