Django 解决方法在聚合函数中使用窗口函数调用？答案

【问题标题】：Django workaround to use window function call in an aggregate function?Django 解决方法在聚合函数中使用窗口函数调用？
【发布时间】：2021-07-27 18:38:50
【问题描述】：

我正在尝试计算客户的订单频率。

首先使用窗口函数获取上一个订单日期，然后注释自上次订单以来的天数。

from django.db.models import Avg, F, Window
from django.db.models.functions import ExtractDay, Lag, TruncDate

orders = (
    Order.objects
    .annotate(
        prev_order_date=Window(
            expression=Lag('paid_at', 1),
            partition_by=[F('customer_email')],
            order_by=F('paid_at').asc(),
        ),
        days_since_last=ExtractDay(
            TruncDate('paid_at') - TruncDate('prev_order_date')
        ),
    )
)

然后在计算平均频率之前按customer_email分组。

customer_data = (
    orders.values('customer')
    .annotate(avg_frequency=Avg('days_since_last'))
)

不幸的是，这会引发错误。有谁知道解决方法或知道计算平均频率的替代方法？

psycopg2.errors.GroupingError: aggregate function calls cannot contain window function calls

【问题讨论】：

标签： django postgresql

【解决方案1】：

我找到了django-cte 包through this answer。

加入订单id，然后确保在在分组之前注释窗口函数的结果。

from django_cte import CTEManager, With

class OrderCTE(Order):
    objects = CTEManager()

    class Meta:
        proxy = True

orders = With(
    Order.objects
    .annotate(
        prev_order_date=Window(
            expression=Lag('paid_at', 1),
            partition_by=[F('customer_email')],
            order_by=F('paid_at').asc(),
        ),
        days_since_last=ExtractDay(
            TruncDate('paid_at') - TruncDate('prev_order_date')
        ),
    )
)

customer_data = list(
    orders.join(OrderCTE, id=orders.col.id)
    .with_cte(orders)
    .annotate(days_since_last=orders.col.days_since_last)
    .values('customer_email')
    .order_by('customer_email')
    .annotate(
        avg_frequency=Avg('days_since_last'),
    )
    .values_list(
        'customer_email',
        'avg_frequency',
    )
)

【讨论】：