我查询一个模型：
Members.objects.all()
它返回：
Eric, Salesman, X-Shop
Freddie, Manager, X2-Shop
Teddy, Salesman, X2-Shop
Sean, Manager, X2-Shop
group_by。Members.objects.all().group_by('designation')
django/db/models/query.py上做一些技巧，但我只是好奇想知道如何在不打补丁的情况下完成它。如果您想要做聚合，可以使用ORM的聚合功能：
from django.db.models import Count
result = (Members.objects
.values('designation')
.annotate(dcount=Count('designation'))
.order_by()
)
这将导致类似于以下查询：
SELECT designation, COUNT(designation) AS dcount
FROM members GROUP BY designation
输出的格式将会是
[{'designation': 'Salesman', 'dcount': 2},
{'designation': 'Manager', 'dcount': 2}]
order_by()，如果默认排序不符合您的预期，则可能会得到不正确的结果。values中，例如： .values('designation', 'first_name', 'last_name')
values()、annotate()和Countorder_by()交互的部分有一个容易的解决方法，但不是正确的方式，就是使用原始SQL：
results = Members.objects.raw('SELECT * FROM myapp_members GROUP BY designation')
另一种解决方案是使用 group_by 属性：
query = Members.objects.all().query
query.group_by = ['designation']
results = QuerySet(query=query, model=Members)
您现在可以迭代结果变量以检索结果。请注意，group_by 未记录，并且可能会在未来的Django版本中更改。
另外...为什么要使用group_by？如果您不使用聚合，可以使用order_by来实现类似的结果。
你也可以使用regroup模板标签按属性进行分组。来自文档：
cities = [
{'name': 'Mumbai', 'population': '19,000,000', 'country': 'India'},
{'name': 'Calcutta', 'population': '15,000,000', 'country': 'India'},
{'name': 'New York', 'population': '20,000,000', 'country': 'USA'},
{'name': 'Chicago', 'population': '7,000,000', 'country': 'USA'},
{'name': 'Tokyo', 'population': '33,000,000', 'country': 'Japan'},
]
...
{% regroup cities by country as countries_list %}
<ul>
{% for country in countries_list %}
<li>{{ country.grouper }}
<ul>
{% for city in country.list %}
<li>{{ city.name }}: {{ city.population }}</li>
{% endfor %}
</ul>
</li>
{% endfor %}
</ul>
看起来像这样：
我认为它也适用于 QuerySets。
来源：https://docs.djangoproject.com/en/2.1/ref/templates/builtins/#regroup
编辑：请注意，如果你的字典列表没有按键排序，regroup 标签不会像你预期的那样工作。它会迭代地工作。因此，在将其传递给 regroup 标签之前，请通过分组器的键对列表（或查询集）进行排序。
from django_group_by import GroupByMixin
class BookQuerySet(QuerySet, GroupByMixin):
pass
class Book(Model):
title = TextField(...)
author = ForeignKey(User, ...)
shop = ForeignKey(Shop, ...)
price = DecimalField(...)
class GroupedBookListView(PaginationMixin, ListView):
template_name = 'book/books.html'
model = Book
paginate_by = 100
def get_queryset(self):
return Book.objects.group_by('title', 'author').annotate(
shop_count=Count('shop'), price_avg=Avg('price')).order_by(
'name', 'author').distinct()
def get_context_data(self, **kwargs):
return super().get_context_data(total_count=self.get_queryset().count(), **kwargs)
'book/books.html'
<ul>
{% for book in object_list %}
<li>
<h2>{{ book.title }}</td>
<p>{{ book.author.last_name }}, {{ book.author.first_name }}</p>
<p>{{ book.shop_count }}</p>
<p>{{ book.price_avg }}</p>
</li>
{% endfor %}
</ul>
与基本的Django查询annotate/aggregate的区别在于使用相关字段的属性，例如book.author.last_name。
如果您需要已分组实例的PK，请添加以下注释：
.annotate(pks=ArrayAgg('id'))
注意： ArrayAgg 是一种仅适用于Postgres的特定函数，从Django 1.9开始可用：https://docs.djangoproject.com/en/3.2/ref/contrib/postgres/aggregates/#arrayagg
group_by并不是values的替代品。values是SQL中的select，而group_by是SQL中的group by（正如其名称所示...）。为什么要点踩呢？我们正在生产环境中使用这样的代码来实现复杂的group_by语句。 - Risadinhagroup_by“大多数情况下的行为类似于values方法，但有一个区别...”该文档没有提到SQL GROUP BY，并且它提供的用例也没有暗示它与SQL GROUP BY有任何关系。当有人澄清这一点时，我会撤回我的负评，但是那篇文档确实误导人。 - LShivalues文档之后，我发现我错过了values本身就像一个GROUP BY的功能。这是我的错。当values不够用时，我认为使用itertools.groupby比使用django-group-by更简单。 - LShivalues调用或带有annotate但不从数据库中获取所有内容都无法完成上述的group by操作。您提出的itertools.groupby建议适用于小数据集，但对于您可能想要分页的数千个数据集则不适用。当然，在那时，您将不得不考虑一个包含准备好的（已分组）数据的特殊搜索索引。 - Risadinha你也可以直接使用Python内置的itertools.groupby函数：
from itertools import groupby
designation_key_func = lambda member: member.designation
queryset = Members.objects.all().select_related("designation")
for designation, member_group in groupby(queryset, designation_key_func):
print(f"{designation} : {list(member_group)}")
在我看来，不需要原始的SQL，子查询，第三方库或模板标签，这是Python风格并且明确易懂的。
文档中提到，您可以使用值来对查询集进行分组。
class Travel(models.Model):
interest = models.ForeignKey(Interest)
user = models.ForeignKey(User)
time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
# Find the travel and group by the interest:
>>> Travel.objects.values('interest').annotate(Count('user'))
<QuerySet [{'interest': 5, 'user__count': 2}, {'interest': 6, 'user__count': 1}]>
# the interest(id=5) had been visited for 2 times,
# and the interest(id=6) had only been visited for 1 time.
>>> Travel.objects.values('interest').annotate(Count('user', distinct=True))
<QuerySet [{'interest': 5, 'user__count': 1}, {'interest': 6, 'user__count': 1}]>
# the interest(id=5) had been visited by only one person (but this person had
# visited the interest for 2 times
Book.objects.values('name').annotate(Count('id')).order_by() # ensure you add the order_by()
您可以在这里查看一些速查表 这里。
from django.db.models import Subquery, OuterRef
member_qs = Members.objects.filter(
pk__in = Members.objects.values('designation').distinct().annotate(
pk = Subquery(
Members.objects.filter(
designation= OuterRef("designation")
)
.order_by("pk") # you can set other column, e.g. -pk, create_date...
.values("pk")[:1]
)
)
.values_list("pk", flat=True)
)
因为某些原因，以上提到的解决方案对我没有起作用。以下是有效的方法：
dupes_query = MyModel.objects.all().values('my_field').annotate(
count=Count('id')
).order_by('-count').filter(count__gt=1)
Members.objects.filter(date=some_date).values('designation').annotate(dcount=Count('designation'))- EliMembers.objects.order_by('disignation').values('designation').annotate(dcount=Count('designation'))- bjunix