使用来自同一表的计算数据更新 PostgreSQL 列答案

【问题标题】：Update PostgresSQL column with computed data from the same table使用来自同一表的计算数据更新 PostgreSQL 列
【发布时间】：2021-04-26 13:16:33
【问题描述】：

我需要根据同一表中的信息更新 PostgreSQL 表中的值。

例如表格是这样的

更新前：

index	shop_id	tire_type	count
0	0	Winter	Null
1	0	Summer	Null
2	0	Winter	Null
3	0	Winter	Null
4	1	Summer	Null
5	1	Winter	Null

更新后：

index	shop_id	tire_type	count
0	0	Winter	3
1	0	Summer	1
2	0	Winter	3
3	0	Winter	3
4	1	Summer	1
5	1	Winter	1

对于此示例，该表包含通过 shop_id 连接到 shop 表的轮胎类型。 count 列应该包含相同 shop_id 上相同轮胎类型的数量。

从上面的例子我们可以看到 shop_id = 0 的 Winter 类型的数量是 3 所以每一行 Winter 类型的 count 列中应该有数字 3。

如何用 SQL 来做到这一点？或者在现有 DataFrame 上使用 Python Pandas DataFrame（将插入现有 PostgresSQL 表中）？

附：无法更改表架构。首选的解决方案是使用 Pandas，但也可以使用 PostgreSQL。

【问题讨论】：

标签： python sql pandas postgresql

【解决方案1】：

使用Groupby.transform:

In [30]: df['count'] = df.groupby(['shop_id', 'tire_type'])['count'].transform('count')

In [31]: df
Out[31]: 
   index  shop_id tire_type  count
0      0        0    Winter      3
1      1        0    Summer      1
2      2        0    Winter      3
3      3        0    Winter      3
4      4        1    Summer      1
5      5        1    Winter      1

然后使用df.to_sql 将此df 写回Postgres。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用窗口函数：

select t.*,
       count(*) over (partition by tire_type, shop_id)
from t;

如果您需要更新值，则可以在update 语句中使用聚合：

update t
    set count = tt.cnt
    from (select tire_type, shop_id, count(*) as cnt
          from t
          group by tire_type, shop_id
         ) tt
    where t.tire_type = tt.tire_type and t.shop_id = tt.shop_id

【讨论】：