计数、求和与分组

Python 中的数据库入门

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

SQL 函数

如 COUNT、SUM
from sqlalchemy import func
比在 Python 中处理更高效
聚合数据

求和示例

from sqlalchemy import func

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

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

print(results)

302876613

分组（group by）

按公共值对行进行分组

分组（group by）

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)]

分组（group by）

支持按多列分组，模式类似 order_by()
选中的列必须全部参与分组或由函数聚合

多列分组

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), ...

处理函数返回的 ResultSet

SQLAlchemy 会为 ResultSet 中的函数自动生成"列名"
列名通常为 func_#，如 count_1
用 label() 方法替换它们

使用 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']

Passons à la pratique !

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