Fonctions de base de données¶
Les classes documentées ci-dessous permettent d’exploiter dans Django les fonctions fournies par la base de données sous-jacente telles que les annotations, les agrégations ou les filtres. Les fonctions sont également des expressions, elles peuvent donc être utilisées et combinées avec d’autres expressions comme les fonctions d’agrégation.
Nous allons utiliser le modèle suivant dans les exemples de chaque fonction :
class Author(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
age = models.PositiveIntegerField(null=True, blank=True)
alias = models.CharField(max_length=50, null=True, blank=True)
goes_by = models.CharField(max_length=50, null=True, blank=True)
Nous ne recommandons généralement pas de définir null=True
pour les champs CharField
car cela permet au champ de posséder deux valeurs « vides » différentes, mais nous l’utilisons ici pour l’exemple Coalesce
ci-dessous.
Fonctions de comparaison et de conversion¶
Cast
¶
Force le type de résultat de expression
à celui de output_field
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Cast
>>> Author.objects.create(age=25, name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(
... age_as_float=Cast('age', output_field=FloatField()),
... ).get()
>>> print(author.age_as_float)
25.0
Coalesce
¶
Accepte une liste d’au moins deux noms de champ ou expressions et renvoie la première valeur non nulle (notez qu’une chaîne vide n’est pas considérée comme une valeur nulle). Chaque paramètre doit être d’un type similaire ; si vous mélangez des textes et des nombres, la base de données produira une erreur.
Exemples d’utilisation :
>>> # Get a screen name from least to most public
>>> from django.db.models import Sum, Value as V
>>> from django.db.models.functions import Coalesce
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith', goes_by='Maggie')
>>> author = Author.objects.annotate(
... screen_name=Coalesce('alias', 'goes_by', 'name')).get()
>>> print(author.screen_name)
Maggie
>>> # Prevent an aggregate Sum() from returning None
>>> aggregated = Author.objects.aggregate(
... combined_age=Coalesce(Sum('age'), V(0)),
... combined_age_default=Sum('age'))
>>> print(aggregated['combined_age'])
0
>>> print(aggregated['combined_age_default'])
None
Avertissement
Avec MySQL, il est possible qu’une valeur Python transmise à Coalesce
soit convertie en un type incorrect, sauf dans le cas où le bon type de base de données est explicitement forcé :
>>> from django.db.models import DateTimeField
>>> from django.db.models.functions import Cast, Coalesce
>>> from django.utils import timezone
>>> now = timezone.now()
>>> Coalesce('updated', Cast(now, DateTimeField()))
Greatest
¶
Accepte une liste d’au moins deux noms de champ ou expressions et renvoie la plus grande valeur. Chaque paramètre doit être d’un type similaire ; si vous mélangez des textes et des nombres, la base de données produira une erreur.
Exemple d’utilisation :
class Blog(models.Model):
body = models.TextField()
modified = models.DateTimeField(auto_now=True)
class Comment(models.Model):
body = models.TextField()
modified = models.DateTimeField(auto_now=True)
blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)
>>> from django.db.models.functions import Greatest
>>> blog = Blog.objects.create(body='Greatest is the best.')
>>> comment = Comment.objects.create(body='No, Least is better.', blog=blog)
>>> comments = Comment.objects.annotate(last_updated=Greatest('modified', 'blog__modified'))
>>> annotated_comment = comments.get()
annotated_comment.last_updated
sera la valeur la plus récente entre blog.modified
et comment.modified
.
Avertissement
Le comportement de Greatest
varie entre les bases de données lorsqu’une ou plusieurs des expressions ont la valeur null
:
- PostgreSQL :
Greatest
renvoie l’expression non nulle la plus grande, ounull
si toutes les expressions valentnull
. - SQLite, Oracle et MySQL : si l’une des expressions vaut
null
,Greatest
renvoienull
.
Le comportement de PostgreSQL peut être émulé à l’aide de Coalesce
si vous avez une valeur minimum adéquate à fournir comme valeur par défaut.
Least
¶
Accepte une liste d’au moins deux noms de champ ou expressions et renvoie la plus petite valeur. Chaque paramètre doit être d’un type similaire ; si vous mélangez des textes et des nombres, la base de données produira une erreur.
Avertissement
Le comportement de Least
varie entre les bases de données lorsqu’une ou plusieurs des expressions ont la valeur null
:
- PostgreSQL :
Least
renvoie l’expression non nulle la plus petite, ounull
si toutes les expressions valentnull
. - SQLite, Oracle et MySQL : si l’une des expressions vaut
null
,Least
renvoienull
.
Le comportement de PostgreSQL peut être émulé à l’aide de Coalesce
si vous avez une valeur maximum adéquate à fournir comme valeur par défaut.
NullIf
¶
Accepte deux expressions et renvoie None
si elles sont égales, sinon renvoie expression1
.
Avertissement pour Oracle
En raison d’une convention Oracle, cette fonction renvoie la chaîne vide au lieu de None
lorsque les expressions sont de type CharField
.
La transmission de Value(None)` à expression1
est interdite avec Oracle car cette base de données n’accepte pas NULL
comme premier paramètre.
Fonctions de date¶
Nous allons utiliser le modèle suivant dans les exemples de chaque fonction :
class Experiment(models.Model):
start_datetime = models.DateTimeField()
start_date = models.DateField(null=True, blank=True)
start_time = models.TimeField(null=True, blank=True)
end_datetime = models.DateTimeField(null=True, blank=True)
end_date = models.DateField(null=True, blank=True)
end_time = models.TimeField(null=True, blank=True)
Extract
¶
Extrait un composant de date sous forme de nombre.
Accepte une expression
représentant un champ DateField
, DateTimeField
, TimeField
ou DurationField
ainsi qu’un nom d’expression lookup_name
, et renvoie la partie de date référencée par lookup_name
sous forme de champ IntegerField
. Django utilise habituellement la fonction d’extraction des bases de données, il est donc possible d’utiliser n’importe quel nom lookup_name
pris en charge par la base de données en cours. Il est possible de passer aussi une sous-classe de tzinfo
, habituellement fournie par pytz
, pour extraire une valeur dans un fuseau horaire spécifique.
Étant donnée la date/heure 2015-06-15 23:30:01.000321+00:00
, les valeurs lookup_name
possibles renvoient :
- « year » (année) : 2015
- « iso_year » (année ISO) : 2015
- « quarter »: 2
- « month » (mois) : 6
- « day » (jour) : 15
- « week »: 25
- « week_day » (jour de semaine) : 2
- « hour » (heure) : 23
- « minute »: 30
- « second »: 1
Si un fuseau horaire différent comme Australia/Melbourne
est actif dans Django, la date/heure est convertie dans le fuseau avant que la valeur soit extraite. Le décalage horaire de Melbourne dans la date d’exemple ci-dessus est +10:00. Les valeurs renvoyées lorsque ce fuseau est actif seront les mêmes que ci-dessus, à l’exception de :
- « day »: 16
- « week_day »: 3
- « hour »: 9
Valeurs week_day
L’extraction week_day
est calculée différemment de la plupart des bases de données et des fonctions Python standards. Cette fonction renvoie 1
pour dimanche, 2
pour lundi, jusqu’à 7
pour samedi.
Le calcul équivalent en Python est :
>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 6, 15)
>>> (dt.isoweekday() % 7) + 1
2
Valeurs week
L’expression de recherche week
est calculée sur la base du standard ISO-8601, c’est-à-dire qu’une semaine commence un lundi. La première semaine d’une année est celle qui contient le premier jeudi de l’année, c’est-à-dire que la première semaine à sa majorité (4 ou plus) de jours dans l’année. La valeur renvoyée se situe dans l’intervalle 1 à 52 ou 53.
Chaque valeur lookup_name
ci-dessus possède une sous-classe de Extract
correspondante (énumérées ci-dessous) qui devrait être utilisée au lieu de l’équivalent plus bavard, c’est-à-dire ExtractYear(...)
au lieu de Extract(..., lookup_name='year')
.
Exemple d’utilisation :
>>> from datetime import datetime
>>> from django.db.models.functions import Extract
>>> start = datetime(2015, 6, 15)
>>> end = datetime(2015, 7, 2)
>>> Experiment.objects.create(
... start_datetime=start, start_date=start.date(),
... end_datetime=end, end_date=end.date())
>>> # Add the experiment start year as a field in the QuerySet.
>>> experiment = Experiment.objects.annotate(
... start_year=Extract('start_datetime', 'year')).get()
>>> experiment.start_year
2015
>>> # How many experiments completed in the same year in which they started?
>>> Experiment.objects.filter(
... start_datetime__year=Extract('end_datetime', 'year')).count()
1
Extractions DateField
¶
-
class
ExtractIsoYear
(expression, tzinfo=None, **extra)[source]¶ - New in Django 2.2.
Renvoie l’année avec numéro de semaine selon ISO-8601.
-
lookup_name = 'iso_year'
-
Il s’agit d’équivalents logiques à Extract('champ_date', lookup_name)
. Chaque classe est aussi une classe Transform
inscrite pour les champs DateField
et DateTimeField
comme __(lookup_name)
, par ex. __year
.
Comme les champs DateField
n’ont pas de composant d’heure, seules les sous-classes de Extract
qui s’appliquent aux parties de date peuvent être utilisées avec DateField
:
>>> from datetime import datetime
>>> from django.utils import timezone
>>> from django.db.models.functions import (
... ExtractDay, ExtractMonth, ExtractQuarter, ExtractWeek,
... ExtractWeekDay, ExtractIsoYear, ExtractYear,
... )
>>> start_2015 = datetime(2015, 6, 15, 23, 30, 1, tzinfo=timezone.utc)
>>> end_2015 = datetime(2015, 6, 16, 13, 11, 27, tzinfo=timezone.utc)
>>> Experiment.objects.create(
... start_datetime=start_2015, start_date=start_2015.date(),
... end_datetime=end_2015, end_date=end_2015.date())
>>> Experiment.objects.annotate(
... year=ExtractYear('start_date'),
... isoyear=ExtractIsoYear('start_date'),
... quarter=ExtractQuarter('start_date'),
... month=ExtractMonth('start_date'),
... week=ExtractWeek('start_date'),
... day=ExtractDay('start_date'),
... weekday=ExtractWeekDay('start_date'),
... ).values('year', 'isoyear', 'quarter', 'month', 'week', 'day', 'weekday').get(
... end_date__year=ExtractYear('start_date'),
... )
{'year': 2015, 'isoyear': 2015, 'quarter': 2, 'month': 6, 'week': 25,
'day': 15, 'weekday': 2}
Extractions DateTimeField
¶
En plus de ce qui suit, toutes les extractions pour DateField
énumérées ci-dessus peuvent aussi être utilisées pour DateTimeField
.
Il s’agit d’équivalents logiques à Extract('champ_datetime', lookup_name)
. Chaque classe est aussi une classe Transform
inscrite pour le champ DateTimeField
comme __(lookup_name)
, par ex. __minute
.
Exemples DateTimeField
:
>>> from datetime import datetime
>>> from django.utils import timezone
>>> from django.db.models.functions import (
... ExtractDay, ExtractHour, ExtractMinute, ExtractMonth,
... ExtractQuarter, ExtractSecond, ExtractWeek, ExtractWeekDay,
... ExtractYear,
... )
>>> start_2015 = datetime(2015, 6, 15, 23, 30, 1, tzinfo=timezone.utc)
>>> end_2015 = datetime(2015, 6, 16, 13, 11, 27, tzinfo=timezone.utc)
>>> Experiment.objects.create(
... start_datetime=start_2015, start_date=start_2015.date(),
... end_datetime=end_2015, end_date=end_2015.date())
>>> Experiment.objects.annotate(
... year=ExtractYear('start_datetime'),
... isoyear=ExtractIsoYear('start_datetime'),
... quarter=ExtractQuarter('start_datetime'),
... month=ExtractMonth('start_datetime'),
... week=ExtractWeek('start_datetime'),
... day=ExtractDay('start_datetime'),
... weekday=ExtractWeekDay('start_datetime'),
... hour=ExtractHour('start_datetime'),
... minute=ExtractMinute('start_datetime'),
... second=ExtractSecond('start_datetime'),
... ).values(
... 'year', 'isoyear', 'month', 'week', 'day',
... 'weekday', 'hour', 'minute', 'second',
... ).get(end_datetime__year=ExtractYear('start_datetime'))
{'year': 2015, 'isoyear': 2015, 'quarter': 2, 'month': 6, 'week': 25,
'day': 15, 'weekday': 2, 'hour': 23, 'minute': 30, 'second': 1}
Lorsque USE_TZ
vaut True
, les dates/heures sont stockées en UTC dans la base de données. Si un autre fuseau horaire est actif dans Django, la date/heure est convertie dans ce fuseau avant que la valeur soit extraite. L’exemple ci-dessous convertit dans le fuseau horaire de Melbourne (UTC +10:00), ce qui modifie les valeurs du jour, du jour de la semaine et de l’heure qui sont renvoyées :
>>> import pytz
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne') # UTC+10:00
>>> with timezone.override(melb):
... Experiment.objects.annotate(
... day=ExtractDay('start_datetime'),
... weekday=ExtractWeekDay('start_datetime'),
... hour=ExtractHour('start_datetime'),
... ).values('day', 'weekday', 'hour').get(
... end_datetime__year=ExtractYear('start_datetime'),
... )
{'day': 16, 'weekday': 3, 'hour': 9}
Le passage explicite du fuseau horaire à la fonction Extract
fonctionne de la même manière et prend la priorité sur le fuseau horaire actif :
>>> import pytz
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne')
>>> Experiment.objects.annotate(
... day=ExtractDay('start_datetime', tzinfo=melb),
... weekday=ExtractWeekDay('start_datetime', tzinfo=melb),
... hour=ExtractHour('start_datetime', tzinfo=melb),
... ).values('day', 'weekday', 'hour').get(
... end_datetime__year=ExtractYear('start_datetime'),
... )
{'day': 16, 'weekday': 3, 'hour': 9}
Now
¶
Renvoie la date et l’heure courante du serveur de base de données au moment où la requête est exécutée, typiquement en utilisant le code SQL CURRENT_TIMESTAMP
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Now
>>> Article.objects.filter(published__lte=Now())
<QuerySet [<Article: How to Django>]>
Considérations sur PostgreSQL
Avec PostgreSQL, l’instruction CURRENT_TIMESTAMP
renvoie l’heure du début de la transaction actuelle. Par conséquent, pour garantir la compatibilité entre bases de données, Now()
utilise STATEMENT_TIMESTAMP
à la place. Si vous avez besoin de l’horodatage de la transaction, utilisez django.contrib.postgres.functions.TransactionNow
.
Trunc
¶
Tronque une date jusqu’à un composant significatif.
Lorsque vous ne voulez que savoir si quelque chose s’est produit durant une année, une heure ou un jour particulier, mais pas à quelle seconde, Trunc
(et ses sous-classes) peut être utile pour filtrer ou agréger vos données. Par exemple, vous pouvez utiliser Trunc
pour calculer le nombre de ventes par jour.
Trunc
accepte une seule expression
, représentant un champ DateField
, TimeField
ou DateTimeField
, une variable kind
représentant une partie de date ou d’heure et un champ output_field
qui vaut DateTimeField()
, TimeField()` ou DateField()
. Elle renvoie une date, une heure ou une date/heure en fonction de output_field
, avec les champs jusqu’à kind
définis à leur valeur minimale. Si output_field
est omis, la valeur par défaut sera le type output_field
de expression
. Il est possible de passer aussi une sous-classe de tzinfo
, habituellement fournie par pytz
, pour tronquer une valeur dans un fuseau horaire spécifique.
Étant donnée la date/heure 2015-06-15 14:30:50.000321+00:00
, les valeurs kind
possibles renvoient :
- « year »: 2015-01-01 00:00:00+00:00
- « quarter »: 2015-04-01 00:00:00+00:00
- « month »: 2015-06-01 00:00:00+00:00
- « week »: 2015-06-15 00:00:00+00:00
- « day »: 2015-06-15 00:00:00+00:00
- « hour »: 2015-06-15 14:00:00+00:00
- « minute »: 2015-06-15 14:30:00+00:00
- « second »: 2015-06-15 14:30:50+00:00
Si un fuseau horaire différent comme Australia/Melbourne
est actif dans Django, la date/heure est convertie dans le nouveau fuseau avant que la valeur soit tronquée. Le décalage horaire de Melbourne dans la date d’exemple ci-dessus est +10:00. Les valeurs renvoyées lorsque ce fuseau est actif seront :
- « year »: 2015-01-01 00:00:00+11:00
- « quarter »: 2015-04-01 00:00:00+10:00
- « month »: 2015-06-01 00:00:00+10:00
- « week »: 2015-06-16 00:00:00+10:00
- « day »: 2015-06-16 00:00:00+10:00
- « hour »: 2015-06-16 00:00:00+10:00
- « minute »: 2015-06-16 00:30:00+10:00
- « second »: 2015-06-16 00:30:50+10:00
L’année présente un décalage de +11:00 parce que le résultat traverse un passage à l’heure d’été.
Chaque valeur kind
ci-dessus possède une sous-classe de Trunc
correspondante (énumérées ci-dessous) qui devrait être utilisée au lieu de l’équivalent plus bavard, c’est-à-dire TruncYear(...)
au lieu de Trunc(..., kind='year')
.
Les sous-classes sont toutes définies comme des transformations, mais elles ne sont inscrites pour aucun champ, car les noms de requête qui s’imposent sont déjà réservés par les sous-classes de Extract
.
Exemple d’utilisation :
>>> from datetime import datetime
>>> from django.db.models import Count, DateTimeField
>>> from django.db.models.functions import Trunc
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=datetime(2015, 6, 15, 14, 30, 50, 321))
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=datetime(2015, 6, 15, 14, 40, 2, 123))
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=datetime(2015, 12, 25, 10, 5, 27, 999))
>>> experiments_per_day = Experiment.objects.annotate(
... start_day=Trunc('start_datetime', 'day', output_field=DateTimeField())
... ).values('start_day').annotate(experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_day:
... print(exp['start_day'], exp['experiments'])
...
2015-06-15 00:00:00 2
2015-12-25 00:00:00 1
>>> experiments = Experiment.objects.annotate(
... start_day=Trunc('start_datetime', 'day', output_field=DateTimeField())
... ).filter(start_day=datetime(2015, 6, 15))
>>> for exp in experiments:
... print(exp.start_datetime)
...
2015-06-15 14:30:50.000321
2015-06-15 14:40:02.000123
Troncature de DateField
¶
-
class
TruncWeek
(expression, output_field=None, tzinfo=None, **extra)[source]¶ - New in Django 2.1.
Tronque à minuit le lundi de la semaine.
-
kind = 'week'
-
Ce sont des équivalences logiques à Trunc('champ_date', kind)
. Elles tronquent toutes les parties de la date jusqu’à kind
, ce qui permet de grouper ou de filtrer des dates avec une plus faible précision. expression
peut avoir une valeur output_field
de DateField
ou de DateTimeField
.
Comme les champs DateField
n’ont pas de composant d’heure, seules les sous-classes de Trunc
qui s’appliquent aux parties de date peuvent être utilisées avec DateField
:
>>> from datetime import datetime
>>> from django.db.models import Count
>>> from django.db.models.functions import TruncMonth, TruncYear
>>> from django.utils import timezone
>>> start1 = datetime(2014, 6, 15, 14, 30, 50, 321, tzinfo=timezone.utc)
>>> start2 = datetime(2015, 6, 15, 14, 40, 2, 123, tzinfo=timezone.utc)
>>> start3 = datetime(2015, 12, 31, 17, 5, 27, 999, tzinfo=timezone.utc)
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start1, start_date=start1.date())
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start2, start_date=start2.date())
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start3, start_date=start3.date())
>>> experiments_per_year = Experiment.objects.annotate(
... year=TruncYear('start_date')).values('year').annotate(
... experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_year:
... print(exp['year'], exp['experiments'])
...
2014-01-01 1
2015-01-01 2
>>> import pytz
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne')
>>> experiments_per_month = Experiment.objects.annotate(
... month=TruncMonth('start_datetime', tzinfo=melb)).values('month').annotate(
... experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_month:
... print(exp['month'], exp['experiments'])
...
2015-06-01 00:00:00+10:00 1
2016-01-01 00:00:00+11:00 1
2014-06-01 00:00:00+10:00 1
Troncature de DateTimeField
¶
TruncDate
force le type de expression
à une date plutôt que d’utiliser l’instruction SQL de troncature. Elle est aussi inscrite comme transformation pour DateTimeField
sous la forme __date
.
TruncTime
force le type de expression
à une heure plutôt que d’utiliser l’instruction SQL de troncature. Elle est aussi inscrite comme transformation pour DateTimeField
sous la forme __time
.
Ce sont des équivalences logiques à Trunc('champ_dateheure', kind)
. Elles tronquent toutes les parties de la date jusqu’à kind
, ce qui permet de grouper ou de filtrer des dates/heures avec une plus faible précision. expression
doit avoir une valeur output_field
de DateTimeField
.
Exemple d’utilisation :
>>> from datetime import date, datetime
>>> from django.db.models import Count
>>> from django.db.models.functions import (
... TruncDate, TruncDay, TruncHour, TruncMinute, TruncSecond,
... )
>>> from django.utils import timezone
>>> import pytz
>>> start1 = datetime(2014, 6, 15, 14, 30, 50, 321, tzinfo=timezone.utc)
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start1, start_date=start1.date())
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne')
>>> Experiment.objects.annotate(
... date=TruncDate('start_datetime'),
... day=TruncDay('start_datetime', tzinfo=melb),
... hour=TruncHour('start_datetime', tzinfo=melb),
... minute=TruncMinute('start_datetime'),
... second=TruncSecond('start_datetime'),
... ).values('date', 'day', 'hour', 'minute', 'second').get()
{'date': datetime.date(2014, 6, 15),
'day': datetime.datetime(2014, 6, 16, 0, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Melbourne' AEST+10:00:00 STD>),
'hour': datetime.datetime(2014, 6, 16, 0, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Melbourne' AEST+10:00:00 STD>),
'minute': 'minute': datetime.datetime(2014, 6, 15, 14, 30, tzinfo=<UTC>),
'second': datetime.datetime(2014, 6, 15, 14, 30, 50, tzinfo=<UTC>)
}
Troncature de TimeField
¶
-
class
TruncHour
(expression, output_field=None, tzinfo=None, **extra)[source] -
kind = 'hour'
-
-
class
TruncMinute
(expression, output_field=None, tzinfo=None, **extra)[source] -
kind = 'minute'
-
-
class
TruncSecond
(expression, output_field=None, tzinfo=None, **extra)[source] -
kind = 'second'
-
Ce sont des équivalences logiques à Trunc('champ_heure', kind)
. Elles tronquent toutes les parties de l’heure jusqu’à kind
, ce qui permet de grouper ou de filtrer des heures avec une plus faible précision. expression
peut avoir une valeur output_field
de TimeField
ou de DateTimeField
.
Comme les champs TimeField
n’ont pas de composant de date, seules les sous-classes de Trunc
qui s’appliquent aux parties d’heure peuvent être utilisées avec TimeField
:
>>> from datetime import datetime
>>> from django.db.models import Count, TimeField
>>> from django.db.models.functions import TruncHour
>>> from django.utils import timezone
>>> start1 = datetime(2014, 6, 15, 14, 30, 50, 321, tzinfo=timezone.utc)
>>> start2 = datetime(2014, 6, 15, 14, 40, 2, 123, tzinfo=timezone.utc)
>>> start3 = datetime(2015, 12, 31, 17, 5, 27, 999, tzinfo=timezone.utc)
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start1, start_time=start1.time())
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start2, start_time=start2.time())
>>> Experiment.objects.create(start_datetime=start3, start_time=start3.time())
>>> experiments_per_hour = Experiment.objects.annotate(
... hour=TruncHour('start_datetime', output_field=TimeField()),
... ).values('hour').annotate(experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_hour:
... print(exp['hour'], exp['experiments'])
...
14:00:00 2
17:00:00 1
>>> import pytz
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne')
>>> experiments_per_hour = Experiment.objects.annotate(
... hour=TruncHour('start_datetime', tzinfo=melb),
... ).values('hour').annotate(experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_hour:
... print(exp['hour'], exp['experiments'])
...
2014-06-16 00:00:00+10:00 2
2016-01-01 04:00:00+11:00 1
Fonctions mathématiques¶
Nous allons utiliser le modèle suivant dans les exemples de fonction mathématique qui suivront :
class Vector(models.Model):
x = models.FloatField()
y = models.FloatField()
Abs
¶
Renvoie la valeur absolue d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Abs
>>> Vector.objects.create(x=-0.5, y=1.1)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_abs=Abs('x'), y_abs=Abs('y')).get()
>>> vector.x_abs, vector.y_abs
(0.5, 1.1)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Abs
>>> FloatField.register_lookup(Abs)
>>> # Get vectors inside the unit cube
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__abs__lt=1, y__abs__lt=1)
ACos
¶
Renvoie l’arccosinus d’un champ ou d’une expression numérique. La valeur de l’expression doit se situer dans l’intervalle -1 à 1.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import ACos
>>> Vector.objects.create(x=0.5, y=-0.9)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_acos=ACos('x'), y_acos=ACos('y')).get()
>>> vector.x_acos, vector.y_acos
(1.0471975511965979, 2.6905658417935308)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import ACos
>>> FloatField.register_lookup(ACos)
>>> # Get vectors whose arccosine is less than 1
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__acos__lt=1, y__acos__lt=1)
ASin
¶
Renvoie l’arcsinus d’un champ ou d’une expression numérique. La valeur de l’expression doit se situer dans l’intervalle -1 à 1.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import ASin
>>> Vector.objects.create(x=0, y=1)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_asin=ASin('x'), y_asin=ASin('y')).get()
>>> vector.x_asin, vector.y_asin
(0.0, 1.5707963267948966)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import ASin
>>> FloatField.register_lookup(ASin)
>>> # Get vectors whose arcsine is less than 1
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__asin__lt=1, y__asin__lt=1)
ATan
¶
Renvoie l’arctangente d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import ATan
>>> Vector.objects.create(x=3.12, y=6.987)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_atan=ATan('x'), y_atan=ATan('y')).get()
>>> vector.x_atan, vector.y_atan
(1.2606282660069106, 1.428638798133829)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import ATan
>>> FloatField.register_lookup(ATan)
>>> # Get vectors whose arctangent is less than 2
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__atan__lt=2, y__atan__lt=2)
ATan2
¶
Renvoie l’arctangente de expression1 / expression2
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import ATan2
>>> Vector.objects.create(x=2.5, y=1.9)
>>> vector = Vector.objects.annotate(atan2=ATan2('x', 'y')).get()
>>> vector.atan2
0.9209258773829491
Ceil
¶
Renvoie le plus petit nombre entier plus grand ou égal au champ ou à l’expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Ceil
>>> Vector.objects.create(x=3.12, y=7.0)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_ceil=Ceil('x'), y_ceil=Ceil('y')).get()
>>> vector.x_ceil, vector.y_ceil
(4.0, 7.0)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Ceil
>>> FloatField.register_lookup(Ceil)
>>> # Get vectors whose ceil is less than 10
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__ceil__lt=10, y__ceil__lt=10)
Cos
¶
Renvoie le cosinus d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Cos
>>> Vector.objects.create(x=-8.0, y=3.1415926)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_cos=Cos('x'), y_cos=Cos('y')).get()
>>> vector.x_cos, vector.y_cos
(-0.14550003380861354, -0.9999999999999986)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Cos
>>> FloatField.register_lookup(Cos)
>>> # Get vectors whose cosine is less than 0.5
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__cos__lt=0.5, y__cos__lt=0.5)
Cot
¶
Renvoie la cotangente d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Cot
>>> Vector.objects.create(x=12.0, y=1.0)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_cot=Cot('x'), y_cot=Cot('y')).get()
>>> vector.x_cot, vector.y_cot
(-1.5726734063976826, 0.642092615934331)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Cot
>>> FloatField.register_lookup(Cot)
>>> # Get vectors whose cotangent is less than 1
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__cot__lt=1, y__cot__lt=1)
Degrees
¶
Convertit un champ ou une expression numérique de radians en degrés.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Degrees
>>> Vector.objects.create(x=-1.57, y=3.14)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_d=Degrees('x'), y_d=Degrees('y')).get()
>>> vector.x_d, vector.y_d
(-89.95437383553924, 179.9087476710785)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Degrees
>>> FloatField.register_lookup(Degrees)
>>> # Get vectors whose degrees are less than 360
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__degrees__lt=360, y__degrees__lt=360)
Exp
¶
Renvoie la valeur de e
(la base du logarithme naturel) élevé à la puissance du champ ou de l’expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Exp
>>> Vector.objects.create(x=5.4, y=-2.0)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_exp=Exp('x'), y_exp=Exp('y')).get()
>>> vector.x_exp, vector.y_exp
(221.40641620418717, 0.1353352832366127)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Exp
>>> FloatField.register_lookup(Exp)
>>> # Get vectors whose exp() is greater than 10
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__exp__gt=10, y__exp__gt=10)
Floor
¶
Renvoie le plus grand nombre entier qui n’est pas plus grand que le champ ou l’expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Floor
>>> Vector.objects.create(x=5.4, y=-2.3)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_floor=Floor('x'), y_floor=Floor('y')).get()
>>> vector.x_floor, vector.y_floor
(5.0, -3.0)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Floor
>>> FloatField.register_lookup(Floor)
>>> # Get vectors whose floor() is greater than 10
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__floor__gt=10, y__floor__gt=10)
Ln
¶
Renvoie le logarithme naturel d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Ln
>>> Vector.objects.create(x=5.4, y=233.0)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_ln=Ln('x'), y_ln=Ln('y')).get()
>>> vector.x_ln, vector.y_ln
(1.6863989535702288, 5.4510384535657)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Ln
>>> FloatField.register_lookup(Ln)
>>> # Get vectors whose value greater than e
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__ln__gt=1, y__ln__gt=1)
Log
¶
Accepte deux champs ou expressions numériques et renvoie le logarithme du premier en base du second.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Log
>>> Vector.objects.create(x=2.0, y=4.0)
>>> vector = Vector.objects.annotate(log=Log('x', 'y')).get()
>>> vector.log
2.0
Mod
¶
Accepte deux champs ou expressions numériques et renvoie le reste du premier divisé par le second (opération modulo).
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Mod
>>> Vector.objects.create(x=5.4, y=2.3)
>>> vector = Vector.objects.annotate(mod=Mod('x', 'y')).get()
>>> vector.mod
0.8
Power
¶
Accepte deux champs ou expressions numériques et renvoie la valeur du premier élevé à la puissance du second.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Power
>>> Vector.objects.create(x=2, y=-2)
>>> vector = Vector.objects.annotate(power=Power('x', 'y')).get()
>>> vector.power
0.25
Radians
¶
Convertit un champ ou une expression numérique de degrés en radians.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Radians
>>> Vector.objects.create(x=-90, y=180)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_r=Radians('x'), y_r=Radians('y')).get()
>>> vector.x_r, vector.y_r
(-1.5707963267948966, 3.141592653589793)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Radians
>>> FloatField.register_lookup(Radians)
>>> # Get vectors whose radians are less than 1
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__radians__lt=1, y__radians__lt=1)
Round
¶
Arrondit un champ ou une expression numérique à l’entier le plus proche. L’arrondi vers le haut ou vers le bas des valeurs médianes (.5) dépend de la base de données utilisée.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Round
>>> Vector.objects.create(x=5.4, y=-2.3)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_r=Round('x'), y_r=Round('y')).get()
>>> vector.x_r, vector.y_r
(5.0, -2.0)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Round
>>> FloatField.register_lookup(Round)
>>> # Get vectors whose round() is less than 20
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__round__lt=20, y__round__lt=20)
Sin
¶
Renvoie le sinus d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Sin
>>> Vector.objects.create(x=5.4, y=-2.3)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_sin=Sin('x'), y_sin=Sin('y')).get()
>>> vector.x_sin, vector.y_sin
(-0.7727644875559871, -0.7457052121767203)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Sin
>>> FloatField.register_lookup(Sin)
>>> # Get vectors whose sin() is less than 0
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__sin__lt=0, y__sin__lt=0)
Sqrt
¶
Renvoie la racine carrée d’un champ ou d’une expression numérique non négative.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Sqrt
>>> Vector.objects.create(x=4.0, y=12.0)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_sqrt=Sqrt('x'), y_sqrt=Sqrt('y')).get()
>>> vector.x_sqrt, vector.y_sqrt
(2.0, 3.46410)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Sqrt
>>> FloatField.register_lookup(Sqrt)
>>> # Get vectors whose sqrt() is less than 5
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__sqrt__lt=5, y__sqrt__lt=5)
Tan
¶
Renvoie la tangente d’un champ ou d’une expression numérique.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Tan
>>> Vector.objects.create(x=0, y=12)
>>> vector = Vector.objects.annotate(x_tan=Tan('x'), y_tan=Tan('y')).get()
>>> vector.x_tan, vector.y_tan
(0.0, -0.6358599286615808)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import FloatField
>>> from django.db.models.functions import Tan
>>> FloatField.register_lookup(Tan)
>>> # Get vectors whose tangent is less than 0
>>> vectors = Vector.objects.filter(x__tan__lt=0, y__tan__lt=0)
Fonctions textuelles¶
Chr
¶
Accepte un champ ou une expression numérique et renvoie la représentation textuelle de l’expression sous forme de caractère unique. Il fonctionne comme la fonction chr()
de Python.
Comme Length
, il peut être inscrit comme transformation pour IntegerField
. Le nom de requête par défaut est chr
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Chr
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.filter(name__startswith=Chr(ord('M'))).get()
>>> print(author.name)
Margaret Smith
Concat
¶
Accepte une liste d’au moins deux champs textes ou expressions et renvoie la concaténation de ces paramètres. Chaque paramètre doit être de type texte ou caractère. Si vous voulez concaténer un champ TextField()
avec un champ CharField()
, prenez alors la précaution d’indiquer à Django que le résultat output_field
sera un champ TextField()
. C’est aussi nécessaire lors de la concaténation avec une valeur Value
comme dans l’exemple ci-dessous.
Le résultat de cette fonction n’est jamais nul. Pour les moteurs où un paramètre nul aboutit à ce que toute l’expression devienne nulle, Django s’assure que chaque partie nulle est préalablement convertie en chaîne vide.
Exemple d’utilisation :
>>> # Get the display name as "name (goes_by)"
>>> from django.db.models import CharField, Value as V
>>> from django.db.models.functions import Concat
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith', goes_by='Maggie')
>>> author = Author.objects.annotate(
... screen_name=Concat(
... 'name', V(' ('), 'goes_by', V(')'),
... output_field=CharField()
... )
... ).get()
>>> print(author.screen_name)
Margaret Smith (Maggie)
Left
¶
Renvoie les n (length
) premiers caractères du champ texte ou de l’expression donnée.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Left
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(first_initial=Left('name', 1)).get()
>>> print(author.first_initial)
M
Length
¶
Accepte un champ texte ou une expression unique et renvoie le nombre de caractères de la valeur. Si l’expression est nulle, la longueur renvoyée sera également nulle.
Exemple d’utilisation :
>>> # Get the length of the name and goes_by fields
>>> from django.db.models.functions import Length
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(
... name_length=Length('name'),
... goes_by_length=Length('goes_by')).get()
>>> print(author.name_length, author.goes_by_length)
(14, None)
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation. Par exemple :
>>> from django.db.models import CharField
>>> from django.db.models.functions import Length
>>> CharField.register_lookup(Length)
>>> # Get authors whose name is longer than 7 characters
>>> authors = Author.objects.filter(name__length__gt=7)
Lower
¶
Accepte un champ texte ou une expression unique et renvoie sa représentation en minuscules.
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation comme expliqué pour Length
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Lower
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(name_lower=Lower('name')).get()
>>> print(author.name_lower)
margaret smith
LPad
¶
Renvoie la valeur du champ texte ou de l’expression donnée remplie à sa gauche par fill_text
afin que la longueur de la valeur résultante possède length
caractères. La valeur par défaut de fill_text
est un espace.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models import Value
>>> from django.db.models.functions import LPad
>>> Author.objects.create(name='John', alias='j')
>>> Author.objects.update(name=LPad('name', 8, Value('abc')))
1
>>> print(Author.objects.get(alias='j').name)
abcaJohn
Ord
¶
Accepte un seul champ texte ou une expression et renvoie la valeur du point de code Unicode du premier caractère de cette expression. Il fonctionne comme la fonction ord()
de Python, mais aucune exception n’est générée si l’expression comporte plus d’un caractère.
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation comme expliqué pour Length
. Le nom de requête par défaut est ord
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Ord
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(name_code_point=Ord('name')).get()
>>> print(author.name_code_point)
77
Repeat
¶
Renvoie la valeur du champ texte ou de l’expression indiquée répétée number
fois.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Repeat
>>> Author.objects.create(name='John', alias='j')
>>> Author.objects.update(name=Repeat('name', 3))
1
>>> print(Author.objects.get(alias='j').name)
JohnJohnJohn
Replace
¶
Remplace toutes les occurrences de text
dans expression
par replacement
. Le texte de remplacement par défaut est la chaîne vide. Les paramètres de la fonction sont sensibles à la casse.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models import Value
>>> from django.db.models.functions import Replace
>>> Author.objects.create(name='Margaret Johnson')
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> Author.objects.update(name=Replace('name', Value('Margaret'), Value('Margareth')))
2
>>> Author.objects.values('name')
<QuerySet [{'name': 'Margareth Johnson'}, {'name': 'Margareth Smith'}]>
Reverse
¶
Accepte un champ texte ou une expression unique et renvoie les caractères de cette expression en ordre inverse.
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation comme expliqué pour Length
. Le nom de requête par défaut est reverse
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Reverse
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(backward=Reverse('name')).get()
>>> print(author.backward)
htimS teragraM
Right
¶
Renvoie les n (length
) derniers caractères du champ texte ou de l’expression donnée.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Right
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(last_letter=Right('name', 1)).get()
>>> print(author.last_letter)
h
StrIndex
¶
Renvoie un nombre entier positif correspondant à la position indicée (commençant à 1) de la première occurrence de substring
dans string
, ou 0 si substring
est introuvable.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models import Value as V
>>> from django.db.models.functions import StrIndex
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> Author.objects.create(name='Smith, Margaret')
>>> Author.objects.create(name='Margaret Jackson')
>>> Author.objects.filter(name='Margaret Jackson').annotate(
... smith_index=StrIndex('name', V('Smith'))
... ).get().smith_index
0
>>> authors = Author.objects.annotate(
... smith_index=StrIndex('name', V('Smith'))
... ).filter(smith_index__gt=0)
<QuerySet [<Author: Margaret Smith>, <Author: Smith, Margaret>]>
Avertissement
Avec MySQL, la collation d’une table de base de données détermine si les comparaisons de chaînes (telles que dans expression
et substring
de cette fonction) sont sensibles à la casse. Par défaut, les comparaisons ne sont pas sensibles à la casse.
Substr
¶
Renvoie une sous-chaîne de longueur length
extraite du champ ou de l’expression à partir de la position pos
. L’indice de position commence à 1, il doit donc être plus grand que 0. Si length
vaut None
, tout le reste de la chaîne est renvoyé comme résultat.
Exemple d’utilisation :
>>> # Set the alias to the first 5 characters of the name as lowercase
>>> from django.db.models.functions import Lower, Substr
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> Author.objects.update(alias=Lower(Substr('name', 1, 5)))
1
>>> print(Author.objects.get(name='Margaret Smith').alias)
marga
Trim
¶
Renvoie la valeur du champ texte ou de l’expression indiquée sans les espaces de début et de fin de chaîne.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Trim
>>> Author.objects.create(name=' John ', alias='j')
>>> Author.objects.update(name=Trim('name'))
1
>>> print(Author.objects.get(alias='j').name)
John
Upper
¶
Accepte un champ texte ou une expression unique et renvoie sa représentation en majuscules.
Cette expression peut aussi être inscrite comme transformation comme expliqué pour Length
.
Exemple d’utilisation :
>>> from django.db.models.functions import Upper
>>> Author.objects.create(name='Margaret Smith')
>>> author = Author.objects.annotate(name_upper=Upper('name')).get()
>>> print(author.name_upper)
MARGARET SMITH
Fonctions de fenêtrage¶
Il existe un certain nombre de fonctions à utiliser dans une expression Window
pour calculer la position des éléments ou le Ntile
de certaines lignes.
CumeDist
¶
Calcule la distribution cumulative d’une valeur à l’intérieur d’une fenêtre ou d’une partition. La distribution cumulative est définie comme le nombre de lignes précédant ou apparentées à la ligne actuelle divisé par le nombre total de lignes dans l’intervalle.
FirstValue
¶
Renvoie la valeur évaluée à la ligne se situant en premier dans l’intervalle de fenêtre, ou None
si une telle valeur n’existe pas.
Lag
¶
Calcule le décalage de valeur selon offset
, et si aucune ligne n’existe à cet endroit, renvoie default
.
default
doit avoir le même type que expression
; cependant, cette validation se fait dans la base de données et pas dans le code Python.
MariaDB et default
MariaDB ne prend pas en charge le paramètre default
.
LastValue
¶
Comparable à FirstValue
, renvoie la dernière valeur dans une clause d’intervalle donnée.
Lead
¶
Calcule la valeur de tête dans un intervalle donné. offset
et default
sont tous deux évalués en fonction de la ligne actuelle.
default
doit avoir le même type que expression
; cependant, cette validation se fait dans la base de données et pas dans le code Python.
MariaDB et default
MariaDB ne prend pas en charge le paramètre default
.
NthValue
¶
Calcule la ligne relative au décalage nth
(la valeur doit être positive) à l’intérieur de la fenêtre. Renvoie None
si aucune ligne ne correspond.
Certaines bases de données gèrent différemment une nième valeur inexistante. Par exemple, Oracle renvoie une chaîne vide au lieu de None
pour les expressions basées sur des caractères. Django n’applique aucune conversion dans ces cas.
Ntile
¶
Calcule une partition pour chacune des lignes dans la clause d’intervalle, distribuant les nombres aussi également que possible entre 1 et num_buckets
. Si les lignes ne sont pas divisibles de manière égale par le nombre de « buckets », un ou plusieurs de ceux-ci seront représentés plus fréquemment.
PercentRank
¶
Calcule le rang de centile des lignes dans la clause d’intervalle. Ce calcul est équivalent à l’évaluation de
(rank - 1) / (total rows - 1)
Le tableau suivant explique le calcul du rang de centile d’une ligne :
N° de ligne | Valeur | Rang | Calcul | Rang en pourcentage |
---|---|---|---|---|
1 | 15 | 1 | (1-1)/(7-1) | 0.0000 |
2 | 20 | 2 | (2-1)/(7-1) | 0.1666 |
3 | 20 | 2 | (2-1)/(7-1) | 0.1666 |
4 | 20 | 2 | (2-1)/(7-1) | 0.1666 |
5 | 30 | 5 | (5-1)/(7-1) | 0.6666 |
6 | 30 | 5 | (5-1)/(7-1) | 0.6666 |
7 | 40 | 7 | (7-1)/(7-1) | 1.0000 |
Rank
¶
Comparable à RowNumber
, cette fonction calcule le rang des lignes de la fenêtre. Le rang calculé comporte des trous. Utilisez DenseRank
pour calculer le rang sans trous.
RowNumber
¶
Calcule le numéro de ligne selon le tri de la clause d’intervalle ou selon le tri de toute la requête s’il n’y a pas partition dans l”intervalle de fenêtre.