Python 中的 Sqlalchemy Group by & count 函数

在本文中，我们将介绍在使用Python中的Sqlalchemy库时，如何使用Group by和Count函数来进行分组和计数。Sqlalchemy是一个Python编程语言和SQL数据库之间的桥梁，它提供了一个高层次的API来访问relational database。我们将通过一个示例来说明如何使用Group by和Count函数。

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Sqlalchemy简介

Sqlalchemy是一个非常流行的Python库，可以通过它来访问各种关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。它提供了一种面向对象的方式来操作数据库，使得数据库操作更加简单和直观。在本文中，我们将使用Sqlalchemy库来演示Group by和Count函数的使用。

使用Group by函数

Group by函数通过将数据集按照指定的一列或者多列进行分组，然后对每个组进行后续的操作，比如计数、求和、平均值等等。在Sqlalchemy中，我们可以使用group_by()函数来实现分组操作。

下面是一个示例，假设我们有一个名为orders的表，其中包含订单的信息，如客户名、总金额等。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, func
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建一个数据库连接引擎
engine = create_engine('sqlite:///orders.db', echo=True)

# 创建一个会话类
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建一个基础模型类
Base = declarative_base()

# 定义订单模型类
class Order(Base):
    __tablename__ = 'orders'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    customer = Column(String)
    amount = Column(Integer)

# 查询每个客户的订单总数
query = session.query(Order.customer, func.count(Order.id)).group_by(Order.customer)
results = query.all()

# 输出结果
for result in results:
    print(result[0], result[1])

上述代码中，我们首先创建了一个数据库连接引擎，然后定义了一个名为Order的模型类，映射到数据库中的orders表。接着，我们使用session.query()函数来创建一个查询对象，通过func.count()函数和group_by()函数来对订单进行分组，并计算出每个客户的订单总数。

使用Count函数

Count函数用于计算给定列中非缺失值的数量。在Sqlalchemy中，我们可以使用func.count()函数来实现计数操作。

以下是一个使用Count函数的示例代码，我们假设有一个名为students的表，其中包含学生的信息，如姓名、年龄等。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, func
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建一个数据库连接引擎
engine = create_engine('sqlite:///students.db', echo=True)

# 创建一个会话类
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建一个基础模型类
Base = declarative_base()

# 定义学生模型类
class Student(Base):
    __tablename__ = 'students'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

# 查询年龄小于18岁的学生人数
query = session.query(func.count(Student.id)).filter(Student.age < 18)
result = query.scalar()

# 输出结果
print(result)

在以上代码中，我们首先创建了一个数据库连接引擎，然后定义了一个名为Student的模型类，映射到数据库中的students表。接着，我们使用session.query()函数来创建一个查询对象，通过func.count()函数和filter()函数来对学生进行筛选，并计算出年龄小于18岁的学生人数。

总结

本文介绍了在Python中使用Sqlalchemy库进行Group by和Count操作的方法。通过使用group_by()函数和func.count()函数，我们可以轻松地按照指定的一列或多列进行分组，以及计算非缺失值的数量。Sqlalchemy提供了更高层次的抽象，使得我们能够以更简洁和直观的方式来操作数据库。希望本文能对您有所帮助，感谢阅读！