Python pandas を使ってSAS Data Sets データをビジュアライズ

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のに役立ちます。CData Python Connector for SASDataSets は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで SAS Data Sets にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、SAS Data Sets をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSAS Data Sets にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムSAS Data Sets データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。SAS Data Sets に複雑なクエリを投げる際に、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 Data Sets 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（特にJOIN やSQL 関数など）。

SAS Data Sets データへの接続

SAS Data Sets への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

SAS DataSets ファイルに接続するには、次の接続プロパティを設定します。

• URI: .sas7bdat リソースを含むフォルダに設定。現時点では、ローカルファイルのみをサポートしています。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でSAS Data Sets にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でSAS Data Sets データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、SAS Data Sets に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("sasdatasets:///?URI=C:/myfolder")

SAS Data Sets にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT name, borough FROM restaurants WHERE cuisine = 'American'""", engine)

SAS Data Sets データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、SAS Data Sets data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="name", y="borough")
plt.show()

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ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("sasdatasets:///?URI=C:/myfolder")
df = pandas.read_sql("""SELECT name, borough FROM restaurants WHERE cuisine = 'American'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="name", y="borough")
plt.show()