django聚合：求和然后平均答案

【问题标题】：django aggregation: sum then averagedjango聚合：求和然后平均
【发布时间】：2016-04-26 23:22:05
【问题描述】：

使用 django 的 ORM annotate() 和/或 aggregate()：我想根据一个类别字段进行汇总，然后对每个日期的类别值进行平均。我尝试使用两个 annotate() 语句来做到这一点，但得到了一个 FieldError。

我正在这样做：

queryset1 = self.data.values('date', 'category').annotate(sum_for_field=Sum('category'))

它会输出一个 ValuesQuerySet 对象，其中包含以下内容（因此每个类别值的总和）：

[{'category': 'apples', 'date': '2015-10-12', sum_for_field=2000},
 {'category': 'carrots', 'date': '2015-10-12', sum_for_field=5000},
 {'category': 'apples', 'date': '2015-10-13', sum_for_field=3000},
 {'category': 'carrots', 'date': '2015-10-13', sum_for_field=6000}, ...
]

然后我想平均每个日期的 sum_for_field 字段以输出如下内容：

[ {'date': '2015-10-12', avg_final: 3500},
{'date': '2015-10-13', avg_final: 4500}, ...
]

我试过这样做：

queryset2 = queryset1.values('date', 'sum_for_field')
result = queryset2.annotate(avg_final=Avg('sum_for_field'))

但我得到了这个FieldError：

FieldError: FieldError: Cannot compute Avg('sum_for_field'): 'sum_for_field' is an aggregate

【问题讨论】：

您需要将.annotate() 更改为.aggregate()。有关更多信息，请参阅文档：docs.djangoproject.com/en/1.9/topics/db/aggregation
@jape 为什么不将其添加到答案中，并参考provides an example 的文档。
那个例子不是我想要的。
How to compute average of an aggregate in django的可能重复
@EminMastizada 这不是重复的，因为相关的结果是按组求和的一个平均值。可以用一条SQL来表达。这个假定的重复问题需要许多结果平均值，因此使用 group by 嵌套查询。然而，Django 1.11 中的新 Subquery 类还不够。

标签： python django orm

【解决方案1】：

从许多按组聚合注释中按组聚合注释通常是一个复杂的问题，但Sum中的Avg是一个特殊的更容易的情况。 p>

表达式Avg('sum_for_field') 可以评估为Sum('sum_for_field') / Count('category', distinct=True)，而Aggregate() expressions 可以对其进行评估。 Sum('sum_for_field') 等于 Sum('amount')。

解决方案：（预期名称：模型为Data，具有字段date、category、amount。）

qs = Data.objects.values('date').annotate(
    avg_final=Sum('amount') / Count('category', distinct=True)
)

（我确信当前的 Django 1.11 没有任何解决方案非常相似的问题，即使使用 Subquery 类，不使用奇怪的 extra() 方法并且不使用原始 SQL）

【讨论】：

【解决方案2】：

我没有深入研究，但我怀疑当您使用不带注释的values() 时，sum_for_field 值将与共享相同date 的值合并。我认为您需要在使用 values() 子句后立即评估注释。也许像下面这样可以解决您的问题：

result = queryset1.values('date').annotate(avg_final=Avg('sum_for_field'))

【讨论】：