SAS ViyaでExcelのテーブルをデータソースにする #Python

SAS ViyaはAIプラットフォームです。データソースは様々なものが指定できますが、今回はExcelファイルをターゲットにする方法を紹介します。

ライブラリの読み込み

ライブラリを読み込みます。

from swat.cas import datamsghandlers as dmh

Excelファイルを指定する

次にExcelファイルを指定します。トライアル環境の場合はURL指定ができませんので、Excelファイルをアップロードした上で指定してください。今回は2015 Crop Year Secretarial Disaster Designationsを使っています。

exceldmh = dmh.Excel('./disaster_cty_list_ytd_15.xls')

データ型などは自動的に判別されます。

exceldmh.args.addtable
{'datamsghandler': <swat.cas.datamsghandlers.Excel at 0x7f47ab9b95c0>,
 'reclen': 320,
 'vars': [{'length': 8,
   'name': 'FIPS',
   'offset': 0,
   'rtype': 'NUMERIC',
   'type': 'SAS'},
  {'length': 16,
   'name': 'County',
   'offset': 8,
   'rtype': 'CHAR',
   'type': 'VARCHAR'},
  {'length': 16,
   'name': 'State',
   'offset': 24,
   'rtype': 'CHAR',
   'type': 'VARCHAR'}
   :
}

Viya用のテーブルにする

まずSAS Viyaのオブジェクトを作ります。

from swat import *

cashost='localhost'
casport=5570
useremail='dev@viya.com'
userpassword='password'
casauth='~/.authinfo'
conn = CAS(cashost, casport, useremail, userpassword, caslib="casuser")

そしてテーブルを取り込みます。

out = conn.addtable(table='crops', caslib='casuser', **exceldmh.args.addtable)

テーブルの構造を確認する

テーブル構造を確認します。

out.casTable.columninfo(table=dict(name='crops', caslib='casuser'))

Column	ID	Type	RawLength	FormattedLength	Format	NFL	NFD
0	FIPS	1	double	8	12		0
1	County	2	varchar	15	15		0
:	:	:	:	:	:	:	:
33	Unnamed: 33	34	varchar	101	101		0
34	Unnamed: 34	35	double	8	12		0

このように文字型、数字型を自動的に判別されていれば大丈夫です。

まとめ

他にもデータソースはHTMLファイルやCSVファイルなども利用できます。多彩なソースを取り込んで分析できますので、ぜひトライアルをお試しください。

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