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(Posts.Id).label("CustomCount"), Posts.ID).group_by(Posts.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(Posts_table.select().with_only_columns([func.count(Posts_table.c.Id).label("CustomCount"), Posts_table.c.ID])group_by(Posts_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(Posts.AnnualRevenue).label("CustomSum"), Posts.ID).group_by(Posts.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(Posts_table.select().with_only_columns([func.sum(Posts_table.c.AnnualRevenue).label("CustomSum"), Posts_table.c.ID]).group_by(Posts_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(Posts.AnnualRevenue).label("CustomAvg"), Posts.ID).group_by(Posts.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(Posts_table.select().with_only_columns([func.avg(Posts_table.c.AnnualRevenue).label("CustomAvg"), Posts_table.c.ID]).group_by(Posts_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(Posts.AnnualRevenue).label("CustomMax"), func.min(Posts.AnnualRevenue).label("CustomMin"), Posts.ID).group_by(Posts.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(Posts_table.select().with_only_columns([func.max(Posts_table.c.AnnualRevenue).label("CustomMax"), func.min(Posts_table.c.AnnualRevenue).label("CustomMin"), Posts_table.c.ID]).group_by(Posts_table.c.ID))
for instance in rs: