Подсчёт, суммирование и группировка данных

Введение в базы данных на Python

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

Функции SQL

Напр., COUNT, SUM
from sqlalchemy import func
Эффективнее, чем обработка в Python
Агрегирование данных

Пример суммирования

from sqlalchemy import func

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

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

print(results)

302876613

Group by

Позволяет группировать строки по общим значениям

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)]

Group by

Поддерживает несколько столбцов для группировки — аналогично order_by()
Все выбранные столбцы должны быть сгруппированы или агрегированы

Group by по нескольким столбцам

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), ...

Работа с ResultSet из функций

SQLAlchemy автоматически генерирует «имена столбцов» для функций в ResultSet
Имена столбцов обычно имеют вид func_#, например count_1
Заменить их можно с помощью метода label()

Использование 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']

Давайте потренируемся!

Введение в базы данных на Python