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Python でCSV データをETL

CData Python Connector for CSV を使って、Python petl でCSV data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

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。CData Python Connector for CSV とpetl フレームワークを使って、CSV に連携するPython アプリや、CSV データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

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CSV data 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。CSV 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CSV 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)。

CSV Data への接続

CSV data 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。

DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

.csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定することができます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

CSV ファイルの削除や更新を行う場合には、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

CData CSV Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでCSV 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

Python でCSV データをETL 処理するアプリを構築

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.csv as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData CSV Connector からCSV への接続を行います

cnxn = mod.connect("DataSource=MyCSVFilesFolder;")

CSV をクエリするSQL 文の作成

CSV にはSQL でデータアクセスが可能です。Customer エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT City, TotalDue FROM Customer WHERE FirstName = 'Bob'"

CSV Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、CSV data を取得して、TotalDue 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,'TotalDue')

etl.tocsv(table2,'customer_data.csv')

CData Python Connector for CSV を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、CSV data 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。

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フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.csv as mod

cnxn = mod.connect("DataSource=MyCSVFilesFolder;")

sql = "SELECT City, TotalDue FROM Customer WHERE FirstName = 'Bob'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'TotalDue')

etl.tocsv(table2,'customer_data.csv')
 
 
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