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Python pandas を使ってTeradata データをビジュアライズ

CData Python Connector for Teradata を使えば、Python でTeradata をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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 Teradata は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Teradata にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Teradata をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でTeradata にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

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Teradata 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。Teradata 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Teradata 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)。

Teradata データへの接続

Teradata 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。

Teradata に接続するには、次の認証情報を提供し、データベースサーバー名を指定します。

  • User: Teradata ユーザーのユーザー名に設定。
  • Password: Teradata ユーザーのパスワードに設定。
  • DataSource: Teradata サーバー名、DBC 名、またはTDPID を指定。
  • Port: サーバーが実行されているポートを指定。
  • Database: データベース名を指定。指定されない場合は、本製品はデフォルトデータベースに接続されます。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でTeradata 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、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします:

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

Python でTeradata データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、Teradata に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("teradata:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase")

Teradata 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 ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'""", engine)

Teradata データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Teradata data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="ProductId", y="ProductName")
plt.show()

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Teradata Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Teradata 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。



ソースコードe

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

engine = create_engine("teradata:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase")
df = pandas.read_sql("""SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="ProductId", y="ProductName")
plt.show()
 
 
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