Fonctions d’agrégation spécifiques à PostgreSQL

Ces fonctions sont disponibles dans le module django.contrib.postgres.aggregates. Elles sont décrites plus en détails dans la documentation PostgreSQL.

Note

Toutes ces fonctions n’ont pas d’alias par défaut, il faut donc en indiquer un explicitement. Par exemple :

>>> SomeModel.objects.aggregate(arr=ArrayAgg('somefield'))
{'arr': [0, 1, 2]}

Options communes d’agrégation

Tous les agrégats disposent du paramètre nommé filter.

Fonctions d’agrégation d’ordre général

ArrayAgg

class ArrayAgg(expression, distinct=False, filter=None, ordering=(), **extra)[source]

Renvoie une liste de valeurs, y compris nulles, concaténées dans un tableau.

distinct

Un paramètre booléen facultatif qui détermine si les valeurs de tableau seront distinctes. False par défaut.

ordering

New in Django 2.2.

Une chaîne facultative d’un nom de champ (précédé d’un préfixe "-" facultatif pour indiquer un ordre décroissant) ou une expression (ou un tuple/liste de chaînes ou d’expressions) qui indique le tri des éléments de la liste résultante.

Exemples :

'some_field'
'-some_field'
from django.db.models import F
F('some_field').desc()

BitAnd

class BitAnd(expression, filter=None, **extra)[source]

Renvoie un entier int résultat de l’opération AND bit-à-bit de toutes les valeurs non nulles, ou None si toutes les valeurs sont nulles.

BitOr

class BitOr(expression, filter=None, **extra)[source]

Renvoie un entier int résultat de l’opération OR bit-à-bit de toutes les valeurs non nulles, ou None si toutes les valeurs sont nulles.

BoolAnd

class BoolAnd(expression, filter=None, **extra)[source]

Renvoie True si toutes les valeurs d’entrée sont vraies, None si toutes les valeurs sont nulles ou s’il n’y a pas de valeur, sinon renvoie False.

BoolOr

class BoolOr(expression, filter=None, **extra)[source]

Renvoie True si au moins une valeur d’entrée est vraie, None si toutes les valeurs sont nulles ou s’il n’y a pas de valeur, sinon renvoie False.

JSONBAgg

class JSONBAgg(expressions, filter=None, **extra)[source]

Renvoie les valeurs d’entrée sous forme de tableau JSON. Nécessite PostgreSQL ≥ 9.5.

StringAgg

class StringAgg(expression, delimiter, distinct=False, filter=None, ordering=())[source]

Renvoie les valeurs d’entrée concaténées dans une chaîne, séparées par la chaîne delimiter.

delimiter

Paramètre obligatoire. Doit être une chaîne.

distinct

Un paramètre booléen facultatif qui détermine si les valeurs concaténées seront distinctes. False par défaut.

ordering

New in Django 2.2.

Une chaîne facultative d’un nom de champ (précédé d’un préfixe "-" facultatif pour indiquer un ordre décroissant) ou une expression (ou un tuple/liste de chaînes ou d’expressions) qui indique le tri des éléments de la chaîne résultante.

Les exemples sont les mêmes que pour ArrayAgg.ordering.

Fonctions d’agrégation à but statistique

y et x

Les paramètres y et x de toutes ces fonctions peuvent être un nom de champ ou une expression renvoyant une donnée numérique. Les deux sont obligatoires.

Corr

class Corr(y, x, filter=None)[source]

Renvoie le coefficient de corrélation sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

CovarPop

class CovarPop(y, x, sample=False, filter=None)[source]

Renvoie la covariance de population sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

Accepte un paramètre facultatif :

sample

Par défaut, CovarPop renvoie la covariance de population générale. Cependant, si sample=True, la valeur renvoyée sera la covariance d’échantillon de population.

RegrAvgX

class RegrAvgX(y, x, filter=None)[source]

Renvoie la moyenne de la variable indépendante (sum(x)/N) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

RegrAvgY

class RegrAvgY(y, x, filter=None)[source]

Renvoie la moyenne de la variable dépendante (sum(y)/N) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

RegrCount

class RegrCount(y, x, filter=None)[source]

Renvoie un entier int correspondant au nombre de lignes d’entrée dans lesquelles les deux expressions ne sont pas nulles.

RegrIntercept

class RegrIntercept(y, x, filter=None)[source]

Renvoie l’interception de l’axe y pour l’équation linéaire de la méthode des moindres carrés déterminée par les paires (x, y) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

RegrR2

class RegrR2(y, x, filter=None)[source]

Returns the square of the correlation coefficient as a float, or None if there aren’t any matching rows.

RegrSlope

class RegrSlope(y, x, filter=None)[source]

Renvoie l’inclinaison pour l’équation linéaire de la méthode des moindres carrés déterminée par les paires (x, y) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

RegrSXX

class RegrSXX(y, x, filter=None)[source]

Renvoie sum(x^2) - sum(x)^2/N (« somme des carrés » de la variable indépendante) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

RegrSXY

class RegrSXY(y, x, filter=None)[source]

Renvoie sum(x*y) - sum(x) * sum(y)/N (« somme des produits » de la variable indépendante multipliée par la variable dépendante) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

RegrSYY

class RegrSYY(y, x, filter=None)[source]

Renvoie sum(y^2) - sum(y)^2/N (« somme des carrés » de la variable dépendante) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.

Exemples d’utilisation

Nous allons utiliser cette table d’exemple :

| FIELD1 | FIELD2 | FIELD3 |
|--------|--------|--------|
|    foo |      1 |     13 |
|    bar |      2 | (null) |
|   test |      3 |     13 |

Voici quelques exemples de certaines des fonctions d’agrégation d’ordre général :

>>> TestModel.objects.aggregate(result=StringAgg('field1', delimiter=';'))
{'result': 'foo;bar;test'}
>>> TestModel.objects.aggregate(result=ArrayAgg('field2'))
{'result': [1, 2, 3]}
>>> TestModel.objects.aggregate(result=ArrayAgg('field1'))
{'result': ['foo', 'bar', 'test']}

L’exemple suivant montre l’utilisation des fonctions d’agrégats pour les statistiques. Les mathématiques sous-jacentes ne sont pas expliquées (vous pouvez vous renseigner à ce sujet sur Wikipédia par exemple) :

>>> TestModel.objects.aggregate(count=RegrCount(y='field3', x='field2'))
{'count': 2}
>>> TestModel.objects.aggregate(avgx=RegrAvgX(y='field3', x='field2'),
...                             avgy=RegrAvgY(y='field3', x='field2'))
{'avgx': 2, 'avgy': 13}