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Python でDataRobot データをETL

CData Python Connector for DataRobot を使って、Python petl でDataRobot 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 DataRobot とpetl フレームワークを使って、DataRobot に連携するPython アプリや、DataRobot 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DataRobot 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。DataRobot 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DataRobot 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)。

DataRobot Data への接続

DataRobot 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。

DataRobot への接続には、User およびPassword をログインクレデンシャルに設定し、PredictionInstance を指定します。さらに、すでに取得している場合は、APIKey 接続プロパティをAPI Token に設定します。DataRobot にCloud Prediction インスタンスを使用している場合は、DataRobotKey も提供する必要があります。 APIKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

User、DataRobotKey、APIKey はDataRobot アカウントのクレデンシャルです。

ProjectID、DataFile、ModelId はDataRobot 内のプロジェクト、データセット、モデルタイプです。

CData DataRobot 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DataRobot 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DataRobot 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.datarobot as mod

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

cnxn = mod.connect("PredictionInstance=myinstance.orm.datarobot.com;DataFile=PATH\TO\input_file.csv;DataRobotKey=123-abc-456-def;User=username;Password=password;")

DataRobot をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Id, Prediction1Value FROM Predictions WHERE Id = '1'"

DataRobot 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、DataRobot data を取得して、Prediction1Value 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,'Prediction1Value')

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

CData Python Connector for DataRobot を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、DataRobot 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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DataRobot Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、DataRobot data 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。



フルソースコード

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

cnxn = mod.connect("PredictionInstance=myinstance.orm.datarobot.com;DataFile=PATH\TO\input_file.csv;DataRobotKey=123-abc-456-def;User=username;Password=password;")

sql = "SELECT Id, Prediction1Value FROM Predictions WHERE Id = '1'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Prediction1Value')

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