Ces fonctions sont décrites plus en détails dans la documentation PostgreSQL.
\n\nArrayAggLien vers cette rubrique#Renvoie une liste de valeurs, y compris nulles, concaténées dans un tableau.
\nBitAndLien vers cette rubrique#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.
BitOrLien vers cette rubrique#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.
BoolAndLien vers cette rubrique#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.
BoolOrLien vers cette rubrique#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.
StringAggLien vers cette rubrique#Renvoie les valeurs d’entrée concaténées dans une chaîne, séparées par la chaîne delimiter.
Paramètre obligatoire. Doit être une chaîne.
\ny et xLien vers cette rubrique#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.
CorrLien vers cette rubrique#Renvoie le coefficient de corrélation sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.
CovarPopLien vers cette rubrique#Renvoie la covariance de population sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.
Accepte un paramètre facultatif :
\nPar défaut, CovarPop renvoie la covariance de population générale. Cependant, si sample=True, la valeur renvoyée sera la covariance d’échantillon de population.
RegrAvgXLien vers cette rubrique#Renvoie la moyenne de la variable indépendante (sum(x)/N) sous forme de nombre float, ou None si aucune ligne ne correspond.
RegrAvgYLien vers cette rubrique#Returns the average of the dependent variable (sum(y)/N) as a\nfloat, or None if there aren’t any matching rows.
RegrCountLien vers cette rubrique#Renvoie un entier int correspondant au nombre de lignes d’entrée dans lesquelles les deux expressions ne sont pas nulles.
RegrInterceptLien vers cette rubrique#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.
RegrR2Lien vers cette rubrique#Returns the square of the correlation coefficient as a float, or\nNone if there aren’t any matching rows.
RegrSlopeLien vers cette rubrique#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.
RegrSXXLien vers cette rubrique#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.
RegrSXYLien vers cette rubrique#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.
RegrSYYLien vers cette rubrique#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.
Nous allons utiliser cette table d’exemple :
\n| FIELD1 | FIELD2 | FIELD3 |\n|--------|--------|--------|\n| foo | 1 | 13 |\n| bar | 2 | (null) |\n| test | 3 | 13 |\nVoici quelques exemples de certaines des fonctions d’agrégation d’ordre général :
\n>>> TestModel.objects.aggregate(result=StringAgg('field1', delimiter=';'))\n{'result': 'foo;bar;test'}\n>>> TestModel.objects.aggregate(result=ArrayAgg('field2'))\n{'result': [1, 2, 3]}\n>>> TestModel.objects.aggregate(result=ArrayAgg('field1'))\n{'result': ['foo', 'bar', 'test']}\nL’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 <https://fr.wikipedia.org/wiki/Régression_(statistiques)> `_ par exemple) :
\n>>> TestModel.objects.aggregate(count=RegrCount(y='field3', x='field2'))\n{'count': 2}\n>>> TestModel.objects.aggregate(avgx=RegrAvgX(y='field3', x='field2'),\n... avgy=RegrAvgY(y='field3', x='field2'))\n{'avgx': 2, 'avgy': 13}\n