Python のDash ライブラリを使って、SAS Data Sets データ に連携するウェブアプリケーションを開発する方法

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。CData Python Connector for SASDataSets を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでSAS Data Sets にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、SAS Data Sets に連携して、SAS Data Sets データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. SAS Data Sets をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSAS Data Sets データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、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 pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でSAS Data Sets データを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします：

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.sasdatasets as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData SAS Data Sets Connector からSAS Data Sets データ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("URI=C:/myfolder;")

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。

SAS Data Sets にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

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

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-sasdatasetsedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、SAS Data Sets データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.name, y=df.borough, name='name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='SAS Data Sets restaurants Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでSAS Data Sets データ を見てみましょう。

python sasdatasets-dash.py

ちゃんとデータが表示できてますね！

おわりに

SAS Data Sets 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 Data Sets 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てみてください。

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.sasdatasets as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("URI=C:/myfolder;")

df = pd.read_sql("SELECT name, borough FROM restaurants WHERE cuisine = 'American'", cnxn)
app_name = 'dash-sasdatasetsdataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.name, y=df.borough, name='name')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='SAS Data Sets restaurants Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)