ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pythonエコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for SASXpt とpetl フレームワークを使って、SAS xpt データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりSAS xpt データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。SAS xpt にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接SAS xpt 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:
pip install petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.sasxpt as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData SAS xpt Connector からSAS xpt への接続を行います
cnxn = mod.connect("URI=C:/folder;")
URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。
Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します:
ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します:
SAS xpt にはSQL でデータアクセスが可能です。SampleTable_1 エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、SAS xpt データ を取得して、Column1 カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Column1') etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')
CData Python Connector for SASXpt を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SAS xpt データ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
SAS xpt Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SAS xpt データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.sasxpt as mod cnxn = mod.connect("URI=C:/folder;") sql = "SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'Column1') etl.tocsv(table2,'sampletable_1_data.csv')