SAS Data Sets
 

SAS Data Sets Python Connector

Python からSAS Data Sets データを自在に読み・書き・更新

SAS Data Sets データをPython ベースのデータアクセス、ビジュアライゼーション、ORM、ETL、AI/ML、カスタムアプリから自在に連携・操作。


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SAS Data Sets データ接続用のPython コネクタライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash & petl など人気のPython ツールとSAS Data Sets を連携。 Python や各種ツールからSAS Data Sets データに連携できるPython データベース API(DB-API)モジュール。

機能

  • SAS Data Sets データにリアルタイムアクセス
  • BI、帳票、ETL ツールやカスタムアプリへのシームレスなデータ連携
  • データ集計、複雑なJOIN クエリなどのSQL をフルサポート
  • SAS Data Sets データから自動的にテーブルスキーマを検出・生成。ユーザーのスキーマのカスタマイズも可能

製品仕様

  • SAS Data Sets with bi-directional access 用のPython Database API(DB-API)モジュール。
  • SQL でSAS Data Sets データ連携。
  • SAS Data Sets に標準のPython データベース接続でアクセス。
  • Pandas、SQLAlchemy、Dash & petl など人気のPython ツールと連携。
  • データ、パラメータ、メタデータでUnicode をフルサポート。


CData Python Connectors の紹介動画

CData Python Connectors の基本的な使い方を紹介する動画でシンプルかつパワフルな連携をご覧ください。

Python Connector 動画を見る

Python からSAS Data Sets にデータ連携

サポートされたデータソースにわたり統一されたSQL アクセスを実現するPyton Connector


  • Python からSAS Data Sets への標準連携

    SAS Data Sets データに以下のPython ベースのフレームワークから連携を実現:


    • データ分析/ビジュアライゼーション:Jupyter Notebook、pandas、Matplotlib
    • ORM:SQLAlchemy、SQLObject、Storm
    • ウェブアプリケーション:Dash、Django
    • ETL:Apache Airflow、Luigi、Bonobo、Bubbles、petl
  • Python 標準ツールへの統合

    SAS Data Sets Connector は、Anaconda、Visual Studio Python IDE、PyCharm などの人気のデータサイエンスおよび開発ツールに統合して利用可能です。

  • レプリケーションとキャッシング

    CData のレプリケーションやキャッシングコマンドにより、簡単にローカルおよびクラウドデータストア(Oracle、SQL Server、Google Cloud SQL、etc.)へのデータのコピーができます。レプリケーションコマンドはインテリジェントな差分更新によるデータのキャッシュを行う機能を備えています。

  • 文字列型、日付型、数値型のSQL 関数群

    SAS Data Sets Connector は50以上の関数ライブラリを持ち、カラムと出力フォーマットを操作します。代表的な例では正規表現、JSON、およびXML 処理機能があります。

  • コラボラティブクエリ処理

    Python Connector はクライアント側における追加処理を実現することにより、接続するデータソースの機能を高め、SUM、AVG、MAX、MIN などの分析集計を可能にします。

  • 容易なスキーマのカスタマイズ

    SAS Data Sets Connector のデータモデルはテーブル / カラムの追加や削除、データ型の変更などのカスタマイズが簡単に行えます。追加ビルドは不要です。カスタマイズは、human-readable スキーマを使ってランタイムで編集ができます。

  • セキュアな接続

    すべてのクライアント - サーバー間接続において、TLS / SSL データ暗号化などのエンタープライズレベルのセキュリティ機能が備わっています。

Python でSAS Data Sets データに連携

CData Python Connectors は、標準化されたデータベースAPI(DB-API)インターフェースでSAS Data Sets にアクセスすることができます。幅広いPython データツールからのデータ連携が簡単に実現します。Python からのデータ連携をデータソース固有のインターフェースを意識することなくベーシックなパターンで連携を行うことができます::

  • SAS Data Sets に接続する接続プロパティを設定
  • SAS Data Sets をクエリしてデータを取得・更新
  • Python データツールからSAS Data Sets データに連携


Python からSAS Data Sets にデータ連携する方法

Python からデータに接続するには、エクステンションをインポートして接続を作ります:

import cdata.sas data sets as mod
conn = mod.connect("User=user@domain.com; Password=password;")

#Create cursor and iterate over results
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM SASDataSetTable")
 
rs = cur.fetchall()
 
for row in rs:
print(row)

エクステンションをインポートすると、使い慣れたPython モジュールやツールキットからあらゆるエンタープライズデータに連携が可能になり、データ活用のためのPython アプリケーションをすばやく構築できます。

pandas でSAS Data Sets データをビジュアライズ

SAS Data Sets Python Connector はデータセントリックなインターフェースになっていて、pandas やSQLAlchemy をはじめとするツールに統合して利用してデータを分析しビジュアライズすることができます。

engine = create_engine("sas data sets///Password=password&User=user")

df = pandas.read_sql("SELECT * FROM SASDataSetTable", engine)

df.plot()
plt.show()

フルCRUD サポート

Read-only ですか? そんなことはありません。SAS Data Sets Connector は、フルCRUD(Create、Read、Update、Delete)処理をサポートします。ユーザーは、データベーステーブルにアクセスするように、SAS Data Sets Connector にアクセスして、自在にデータを処理することができます。

Python Connector の人気動画:

Python Connectors、Jupyter Notebook、pandas