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。
このモジュールをインポートするには、以下を実行します。
from sqlalchemy.sql import func
func がインポートされると、次の集計機能が利用可能になります。
COUNT
以下の例では、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。rs = session.query(func.count(Inbox.Id).label("CustomCount"), Inbox.Id).group_by(Inbox.Id) for instance in rs: print("Count: ", instance.CustomCount) print("Id: ", instance.Id) print("---------")
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。
rs = session.execute(Inbox_table.select().with_only_columns([func.count(Inbox_table.c.Id).label("CustomCount"), Inbox_table.c.Id])group_by(Inbox_table.c.Id)) for instance in rs:
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。
rs = session.query(func.sum(Inbox.AnnualRevenue).label("CustomSum"), Inbox.Id).group_by(Inbox.Id) for instance in rs: print("Sum: ", instance.CustomSum) print("Id: ", instance.Id) print("---------")
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。
rs = session.execute(Inbox_table.select().with_only_columns([func.sum(Inbox_table.c.AnnualRevenue).label("CustomSum"), Inbox_table.c.Id]).group_by(Inbox_table.c.Id)) for instance in rs:
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。rs = session.query(func.avg(Inbox.AnnualRevenue).label("CustomAvg"), Inbox.Id).group_by(Inbox.Id) for instance in rs: print("Avg: ", instance.CustomAvg) print("Id: ", instance.Id) print("---------")
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。
rs = session.execute(Inbox_table.select().with_only_columns([func.avg(Inbox_table.c.AnnualRevenue).label("CustomAvg"), Inbox_table.c.Id]).group_by(Inbox_table.c.Id)) for instance in rs:
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。rs = session.query(func.max(Inbox.AnnualRevenue).label("CustomMax"), func.min(Inbox.AnnualRevenue).label("CustomMin"), Inbox.Id).group_by(Inbox.Id) for instance in rs: print("Max: ", instance.CustomMax) print("Min: ", instance.CustomMin) print("Id: ", instance.Id) print("---------")
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。
rs = session.execute(Inbox_table.select().with_only_columns([func.max(Inbox_table.c.AnnualRevenue).label("CustomMax"), func.min(Inbox_table.c.AnnualRevenue).label("CustomMin"), Inbox_table.c.Id]).group_by(Inbox_table.c.Id)) for instance in rs: