Python pandas を使ってSAS xpt データを可視化・分析する方法

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ライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for SASXpt は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで SAS xpt にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、SAS xpt データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSAS xpt にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

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 xpt 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. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSAS xpt データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてSAS xpt の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でSAS xpt にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

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

Python でSAS xpt データを可視化

次は接続文字列を作成してSAS xpt に接続します。create_engine 関数を使って、SAS xpt に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("sasxpt:///?URI=C:/folder")

ローカルSASXpt ファイルへの接続

URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。

S3 データソースへの接続

Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：接続するバケット内のフォルダに設定。
• AWSAccessKey：AWS アカウントのアクセスキーに設定。
• AWSSecretKey：AWS アカウントのシークレットキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します：

• URI：ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
• AzureAccount：Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
• AzureAccessKey：Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
• TemporaryLocalFolder：SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。

SAS xpt 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 Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'""", engine)

SAS xpt データを可視化

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 xpt データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Column1")
plt.show()

SAS xpt からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

ソースコード

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

engine = create_engine("sasxpt:///?URI=C:/folder")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = '100'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Column1")
plt.show()