Підрахунок, сума та групування даних

Вступ до баз даних у Python

Jason Myers

Co-Author of Essential SQLAlchemy and Software Engineer

Функції SQL

Напр., COUNT, SUM
from sqlalchemy import func
Ефективніше, ніж обробляти в Python
Агрегуйте дані

Приклад суми

from sqlalchemy import func

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

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

print(results)

302876613

Group by

Дозволяє групувати рядки за спільними значеннями

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

Підтримує кілька стовпців для групування за схемою, подібною до order_by()
Вимагає, щоб усі вибрані стовпці були згруповані або агреговані функцією

Групування за кількома

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), ...

Обробка ResultSet з функцій

SQLAlchemy автоматично генерує «назви стовпців» для функцій у ResultSet
Часто це func_#, наприклад count_1
Замініть їх методом label()

Використання 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 потренуємось!

Вступ до баз даних у Python