Agrupar por y función de conteo en SQLAlchemy

En este artículo, vamos a ver cómo realizar la función Groupby y count en SQLAlchemy contra una base de datos PostgreSQL en Python.

Las operaciones de agrupar por y contar se realizan en diferentes métodos usando diferentes funciones. Este tipo de operaciones matemáticas dependen de la base de datos. En PostgreSQL, Group by se realiza mediante una función denominada group_by(), y la operación de recuento se realiza mediante count(). En SQLAlchemy, las funciones genéricas como SUM, MIN, MAX se invocan como funciones SQL convencionales usando el atributo func.

Algunas funciones comunes utilizadas en SQLAlchemy son count, cube, current_date, current_time, max, min, mode , etc.

Uso: func.count(). func.group_by(), func.max()

Crear tabla para demostración:

Importe las funciones necesarias del paquete SQLAlchemy. Y luego establezca una conexión con la base de datos PostgreSQL usando la función create_engine() como se muestra a continuación, cree una tabla llamada libros con las columnas book_id y book_price.

Inserte un registro en las tablas usando la función insert() y valores() como se muestra.

# import necessary packages
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine, MetaData,
Table, Column, Numeric, Integer, VARCHAR
from sqlalchemy.engine import result
 
# establish connections
engine = create_engine(
    "database+dialect://username:password@host:port/databasename")
 
# initialize the Metadata Object
meta = MetaData(bind=engine)
MetaData.reflect(meta)
 
# create a table schema
books = Table(
    'books', meta,
    Column('bookId', Integer, primary_key=True),
    Column('book_price', Numeric),
    Column('genre', VARCHAR),
    Column('book_name', VARCHAR)
)
 
meta.create_all(engine)
 
# insert records into the table
statement1 = books.insert().values(bookId=1, book_price=12.2,
                                   genre='fiction',
                                   book_name='Old age')
statement2 = books.insert().values(bookId=2, book_price=13.2,
                                   genre='non-fiction',
                                   book_name='Saturn rings')
statement3 = books.insert().values(bookId=3, book_price=121.6,
                                   genre='fiction',
                                   book_name='Supernova')
statement4 = books.insert().values(bookId=4, book_price=100,
                                   genre='non-fiction',
                                   book_name='History of the world')
statement5 = books.insert().values(bookId=5, book_price=1112.2,
                                   genre='fiction',
                                   book_name='Sun city')
 
# execute the insert records statement
engine.execute(statement1)
engine.execute(statement2)
engine.execute(statement3)
engine.execute(statement4)
engine.execute(statement5)

Producción:

tabla de muestra

Implementando GroupBy y contar en SQLAlchemy

Escribir una función groupby tiene un procedimiento ligeramente diferente al de una consulta SQL convencional que se muestra a continuación:

sqlalchemy.select([
Tablename.c.column_name,
sqlalchemy.func.count(Tablename.c.column_name)
]).group_by(Tablename.c.column_name) 

Obtenga la tabla de libros del objeto Metadata inicializado mientras se conecta a la base de datos y pase la consulta SQL a la función execute() y obtenga todos los resultados usando la función fetchall() y use un bucle for para iterar a través de los resultados.

La siguiente consulta devuelve el recuento de libros en todos los géneros:

# Get the `books` table from the
# Metadata object
BOOKS = meta.tables['books']
 
# Write a SQL query using groupby
# and count function
query = sqlalchemy.select([
    BOOKS.c.genre,
    sqlalchemy.func.count(BOOKS.c.genre)
]).group_by(BOOKS.c.genre)
 
# get all the records
result = engine.execute(query).fetchall()
 
# print all the records
for i in result:
    print("\n", i)

Producción:

Resultado de la función groupby y count