CData Python Connector for Sage 200

Build 20.0.7587

Aggregate Functions

func モジュールを使用して、SQLAlchemy 内で特定の集計関数を使用することもできます。まず、それをインポートする必要があります。

from sqlalchemy.sql import func

インポートすると、次の集計機能が利用可能になります。

COUNT

この例では、セッションオブジェクトのquery() メソッドを使用して一連のグループのレコード数をカウントします。

for instance in session.query(func.count(Banks.Id).label("CustomCount"), Banks.Id).group_by(Banks.Id):
	print("Count: ", instance.CustomCount)
	print("Id: ", instance.Id)
	print("---------")

あるいは、セッションオブジェクトのexecute() メソッドを使用してCOUNT を実行することもできます。

for instance in session.execute(Banks_table.select().with_only_columns([func.count(Banks_table.c.Id).label("CustomCount"), Banks_table.c.Id])group_by(Banks_table.c.Id)):

SUM

この例では、一連のグループの数値カラムの累積を計算します。

for instance in session.query(func.sum(Banks.AnnualRevenue).label("CustomSum"), Banks.Id).group_by(Banks.Id):
	print("Sum: ", instance.CustomSum)
	print("Id: ", instance.Id)
	print("---------")

あるいは、セッションオブジェクトのexecute() メソッドを使用してSUM を呼び出すこともできます。

for instance in session.execute(Banks_table.select().with_only_columns([func.sum(Banks_table.c.AnnualRevenue).label("CustomSum"), Banks_table.c.Id])group_by(Banks_table.c.Id)):

AVG

この例では、セッションオブジェクトのquery() メソッドを使用して一連のグループの数値カラムの平均値を計算します。

for instance in session.query(func.avg(Banks.AnnualRevenue).label("CustomAvg"), Banks.Id).group_by(Banks.Id):
	print("Avg: ", instance.CustomAvg)
	print("Id: ", instance.Id)
	print("---------")

あるいは、セッションオブジェクトのexecute() メソッドを使用してAVG を呼び出すこともできます。

for instance in session.execute(Banks_table.select().with_only_columns([func.avg(Banks_table.c.AnnualRevenue).label("CustomAvg"), Banks_table.c.Id])group_by(Banks_table.c.Id)):

MAX およびMIN

この例では、一連のグループの数値カラムの最大値および最小値を検索します。

for instance in session.query(func.max(Banks.AnnualRevenue).label("CustomMax"), func.min(Banks.AnnualRevenue).label("CustomMin"), Banks.Id).group_by(Banks.Id):
	print("Max: ", instance.CustomMax)
	print("Min: ", instance.CustomMin)
	print("Id: ", instance.Id)
	print("---------")

あるいは、セッションオブジェクトのexecute() メソッドを使用してMAX やMIN を呼び出すこともできます。

for instance in session.execute(Banks_table.select().with_only_columns([func.max(Banks_table.c.AnnualRevenue).label("CustomMax"), func.min(Banks_table.c.AnnualRevenue).label("CustomMin"), Banks_table.c.Id])group_by(Banks_table.c.Id)):

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