qs = qs.filter(name=request.GET['name']),当前qs查询出来5个QuerySet实例,如何将这5条数据根据name和age去重,并且保证去重后结果不是字典,而是跟qs = qs.filter(name=request.GET['name'])结果类型一致,并且将重复的条数定义为新字段添加在数据中

时间: 2024-02-17 16:59:50 浏览: 33
你可以使用 Django 的 annotate() 和 values() 方法来实现这个需求。具体步骤如下: 1. 首先,通过 values() 方法获取到需要去重的字段,这里是 name 和 age。此时,你会得到一个包含重复数据的 QuerySet。 2. 接着,使用 annotate() 方法对 QuerySet 进行分组和计数操作。具体来说,你可以使用 Count() 和 distinct=True 参数来计算每组数据出现的次数,并且去重。 3. 最后,使用 values() 方法将结果转换为字典列表,然后将计数的结果添加为新字段。 下面是具体代码实现: ``` from django.db.models import Count qs = qs.filter(name=request.GET['name']) distinct_qs = qs.values('name', 'age').annotate(count=Count('id', distinct=True)).values('name', 'age', 'count') ``` 这段代码会将 qs 中符合条件的数据按照 name 和 age 进行分组,然后计算每组数据的数量,并且去重。最后,将结果转换为字典列表,并且添加了一个新的 count 字段来表示数量。
相关问题

class warehousePeopleBase(ModelAdmin): model = warehousePeople menu_label = '库房人员出入库信息' # ditch this to use verbose_name_plural from model menu_icon = 'site' # change as required list_display = ['name', 'month', 'warehouse', 'subjectMatter'] list_filter = ('name', 'month', 'warehouse',) def apply_prove(self, obj): return format_html("<span>认证完成</span>") apply_prove.short_description = '入库次数' apply_prove.allow_tags = True def get_queryset(self, request): qs = super().get_queryset(request) if 'name' in request.GET and request.GET['name'] != 'none': # 条件查询 qs = qs.filter(name=request.GET['name']) if 'subjectMatter' in self.list_display: self.list_display.remove('subjectMatter') # qs = qs.values('month', 'warehouse').annotate(apply_prove=Count('id')).distinct() # self.list_display = ['name', 'month', 'warehouse', 'apply_prove'] if 'apply_prove' not in self.list_display: self.list_display.append('apply_prove') else: if 'subjectMatter' not in self.list_display: self.list_display.append('subjectMatter') if "apply_prove" in self.list_display: self.list_display.remove('apply_prove') return qs 代码中的qs = qs.filter(name=request.GET['name']),当前qs查询出来5个QuerySet实例,如何根据month和warehouse去重,并且将重复的条数定义为新字段添加在数据中,去重后结果不是字典,而是跟qs = qs.filter(name=request.GET['name'])结果类型一致

可以使用`values`和`annotate`方法来实现按照`month`和`warehouse`字段去重,并且将重复的条数定义为新字段添加在数据中。 可以将以下代码: ``` # qs = qs.filter(name=request.GET['name']).distinct() ``` 替换为以下代码: ``` qs = qs.filter(name=request.GET['name']).values('month', 'warehouse').annotate(apply_prove=Count('id')).distinct() ``` 这样就可以按照`month`和`warehouse`字段去重,并且将重复的条数定义为新字段`apply_prove`添加在数据中。注意要引入`Count`函数。

def get_queryset(self, request): qs = super().get_queryset(request) result = [] if 'name' in request.GET and request.GET['name'] != 'none': # 条件查询 qs = warehousePeople.objects.filter(name=request.GET['name']) if 'subjectMatter' in self.list_display: self.list_display.remove('subjectMatter') if 'apply_prove' not in self.list_display: self.list_display.append('apply_prove') qs = qs.values('month', 'warehouse').annotate(apply_prove=Count('id')).distinct() for item in qs: warehouse = warehouseInformation.objects.get(id=item['warehouse']) obj = warehousePeople(month=item['month'], warehouse=warehouse) obj.apply_prove = item['apply_prove'] result.append(obj) 怎么将result转换为QuerySet,并且保留result列表中自定义字段apply_prove 代码应该怎么修改

要将`result`转换为`QuerySet`并保留自定义字段`apply_prove`,可以使用`QuerySet`的`values()`和`annotate()`方法来实现。下面是修改后的代码: ```python from django.db.models import Count def get_queryset(self, request): qs = super().get_queryset(request) result = [] if 'name' in request.GET and request.GET['name'] != 'none': # 条件查询 qs = warehousePeople.objects.filter(name=request.GET['name']) if 'subjectMatter' in self.list_display: self.list_display.remove('subjectMatter') if 'apply_prove' not in self.list_display: self.list_display.append('apply_prove') qs = qs.values('month', 'warehouse').annotate(apply_prove=Count('id')).distinct() for item in qs: warehouse = warehouseInformation.objects.get(id=item['warehouse']) obj = warehousePeople(month=item['month'], warehouse=warehouse) obj.apply_prove = item['apply_prove'] result.append(obj) # 将result转换为QuerySet并保留自定义字段apply_prove qs = warehousePeople.objects.none() for obj in result: qs |= warehousePeople.objects.filter(month=obj.month, warehouse=obj.warehouse).values(*self.list_display).annotate(apply_prove=obj.apply_prove) return qs ``` 这里使用了`qs.values('month', 'warehouse').annotate(apply_prove=Count('id')).distinct()`来计算每个月、每个仓库的`apply_prove`值,并将结果存储在`item['apply_prove']`中。然后,将每个`item`转换为`warehousePeople`对象,并将`apply_prove`值存储在`obj.apply_prove`中。最后,使用`|=`操作符将每个`obj`对应的`QuerySet`合并到`qs`中,并返回`qs`。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

django model 条件过滤 queryset.filter(**condtions)用法详解

主要介绍了django model 条件过滤 queryset.filter(**condtions)用法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

概率论与数理统计试卷三套(含答案)

2020-2021年概率论与数理统计试卷
recommend-type

“人力资源+大数据+薪酬报告+涨薪调薪”

人力资源+大数据+薪酬报告+涨薪调薪,在学习、工作生活中,越来越多的事务都会使用到报告,通常情况下,报告的内容含量大、篇幅较长。那么什么样的薪酬报告才是有效的呢?以下是小编精心整理的调薪申请报告,欢迎大家分享。相信老板看到这样的报告,一定会考虑涨薪的哦。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB遗传算法自动优化指南:解放算法调优,提升效率

![MATLAB遗传算法自动优化指南:解放算法调优,提升效率](https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/8487939061/p208348.png) # 1. MATLAB遗传算法概述** 遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法,它模拟了自然选择和遗传的过程。在MATLAB中,遗传算法工具箱提供了丰富的函数和类,用于创建和运行遗传算法。 **1.1 遗传算法的基本原理** 遗传算法的工作原理如下: - **初始化:**创建由随机个体组成的初始种群。 - **评估:**根据目标函数计算每个个体的适应度。 -
recommend-type

failed to register layer: ApplyLayer exit status 1 stdout: stderr: archive/tar: invalid tar header

很抱歉听到这个问题。这个错误通常是由于Docker镜像损坏或Docker存储库中缺少所需的图层引起的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题: 1. 清理Docker镜像和容器:使用命令“docker system prune”清理不再使用的Docker对象。 2. 检查Docker存储库:确保您正在使用可靠的Docker存储库,并检查是否存在所有必需的图层。 3. 重新下载Docker镜像:如果您确定问题是由于损坏的Docker镜像引起的,则可以尝试重新下载Docker镜像。 4. 更新Docker版本:如果您使用的是旧版Docker,则可能会出现此问题。尝试更新到最新版本的Docke
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB遗传算法大数据优化指南:应对海量数据挑战,挖掘数据价值

![MATLAB遗传算法大数据优化指南:应对海量数据挑战,挖掘数据价值](https://ask.qcloudimg.com/http-save/8934644/c34d493439acba451f8547f22d50e1b4.png) # 1. 遗传算法简介** 遗传算法(GA)是一种受进化论启发的优化算法,它模拟了生物体的自然选择和遗传过程。GA通过以下步骤迭代地搜索最优解: - **初始化:**随机生成一个种群,每个个体代表一个潜在的解决方案。 - **选择:**根据个体的适应度(目标函数值)选择适合繁殖的个体。 - **交叉:**将选定的个体配对并交换基因,产生新的个体。 - **