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(Users.Id).label("CustomCount"), Users.Name).group_by(Users.Name)
for instance in rs:
	print("Count: ", instance.CustomCount)
	print("Name: ", instance.Name)
	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(Users_table.select().with_only_columns([func.count(Users_table.c.Id).label("CustomCount"), Users_table.c.Name])group_by(Users_table.c.Name))
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(Users.Size).label("CustomSum"), Users.Name).group_by(Users.Name)
for instance in rs:
	print("Sum: ", instance.CustomSum)
	print("Name: ", instance.Name)
	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(Users_table.select().with_only_columns([func.sum(Users_table.c.Size).label("CustomSum"), Users_table.c.Name]).group_by(Users_table.c.Name))
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(Users.Size).label("CustomAvg"), Users.Name).group_by(Users.Name)
for instance in rs:
	print("Avg: ", instance.CustomAvg)
	print("Name: ", instance.Name)
	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(Users_table.select().with_only_columns([func.avg(Users_table.c.Size).label("CustomAvg"), Users_table.c.Name]).group_by(Users_table.c.Name))
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(Users.Size).label("CustomMax"), func.min(Users.Size).label("CustomMin"), Users.Name).group_by(Users.Name)
for instance in rs:
	print("Max: ", instance.CustomMax)
	print("Min: ", instance.CustomMin)
	print("Name: ", instance.Name)
	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(Users_table.select().with_only_columns([func.max(Users_table.c.Size).label("CustomMax"), func.min(Users_table.c.Size).label("CustomMin"), Users_table.c.Name]).group_by(Users_table.c.Name))
for instance in rs: