SAS ViyaはAIプラットフォームになります。Webブラウザ上で機械学習の設計、実行ができるStudioという環境も用意されていますが、開発者はプログラミングコードで開発することも可能です。プログラミング言語はJava/Python/R/SASが選べます。
機械学習を用いる際に専用のテーブル（casTable）を用いますが、今回はそのテーブルオブジェクト（Python版）で任意のカラムを追加する方法を紹介します。
テーブルの作り方
テーブルはCSV、HTML、他のデータベースなどから作れます。
out = sess.upload('Jupyter_Saved_Work/Data/iris.csv')
ファイルをアップロードした後、casTableとして取得します。
tbl = out.casTable
カラムの追加方法
例えばカラム同士の計算結果を追加したい、レポート用に特定の文字列を出したいなど、様々な用途が考えられます。これは tbl にキーを追加するだけです。例えば以下は文字列として指定しているので、同じ文字が表示されます。
tbl['newColumn'] = 'SepalLength * 2'
計算を伴う場合は以下のようにtblを使います。
tbl['newColumn2'] = tbl.SepalLength * 2
情報を確認する
これでテーブルを見るとカラムが追加されているのが分かります。
tbl.head()
| SepalLength | SepalWidth | PetalLength | PetalWidth | Name | newColumn | newColumn2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa | SepalLength * 2 |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa | SepalLength * 2 |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa | SepalLength * 2 |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa | SepalLength * 2 |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa | SepalLength * 2 |
テーブル拡張がPythonのコードで書けるのでとても簡単に使えるでしょう。ぜひご利用ください。