Question

假设我有一个对象User的django查询集。每个User都有一个average_score。如何根据average_score确定用户的百分位数（前10％，前20％等）？

如果我能够对查询集进行排序，理论上我可以将索引除以总计数（例如，总计100中的第5位是前5％），但由于我们无法对查询集进行排序 - 我在这里可以做什么？

Answer 1

更新了代码段以考虑可能的零除错误。它使用__lte queryset过滤器（Less than or equal to）获得的average_score小于queryset = User.objects.all() total_count = queryset.count() if total_count: percentile = float(queryset.filter(average_score__lte=average_score).count())/total_count else: return 0.0的对象数除以数据库中的对象总数。

一切都在数据库端完成，并且（几乎）没有数据来回传输，因此即使数据库中有大量用户对象，它也应该有效工作

var mongoose = require('mongoose');

var bookSchema = mongoose.Schema({
author_id: String,
good: Boolean
});

Answer 2

几个月前，我有一个类似的问题来查找今年的平均交易，例如下面的脚本。希望可以帮助..

import time
from django import template
from yourapp.models import Transaction

register = template.Library()
now_year = time.strftime("%Y")

@register.simple_tag
def graph_average_income_by_year():

    try:
        transactions = Transaction.objects.filter(paid=True)\
                                          .filter(payment_date__year=now_year)
        count_transactions = transactions.count()
        incomes = [ p.total_transfer for p in transactions ]
        return ("%.1f" % (float(sum(incomes))/count_transactions) )
    except:
        return 0.0

从django queryset计算百分位数

2 个答案: