使用來自同一表的計算數據更新 PostgresSQL 列

Question

我需要根據來自同一表的信息更新 PostgreSQL 表中的值。

例如表格看起來像這樣

更新前：

指數	shop_id	輪胎類型	數數
0	0	冬天	Null
1	0	夏天	Null
2	0	冬天	Null
3	0	冬天	Null
4	1	夏天	Null
5	1	冬天	Null

---

更新后：

指數	shop_id	輪胎類型	數數
0	0	冬天	3
1	0	夏天	1
2	0	冬天	3
3	0	冬天	3
4	1	夏天	1
5	1	冬天	1

對於此示例，該表包含通過 shop_id 連接到 shop 表的輪胎類型。 count 列應該包含相同 shop_id 上相同輪胎類型的數量。

從上面的示例中我們可以看到 shop_id = 0 處 Winter 類型的數量為 3，因此 Winter 類型的每一行在 count 列中應該有數字 3。

SQL 如何做到這一點？ 或者使用 Python Pandas DataFrame 在現有的 ZBA834BA059A9A379444ZSQL 上存在的表？

PS 表架構無法更改。 首選的解決方案是使用 Pandas，但也可以使用 PostgreSQL。

Answer 1

您可以使用 window 函數：

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

如果需要更新值，則可以在update語句中使用聚合：

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

Answer 2

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將此df寫回Postgres 。