SAS ViyaはAIプラットフォームです。PythonやJava、Rなどの言語を通して利用できます。そのSAS Viyaの中で使われているのがCASTableというテーブルオブジェクトです（CASはCloud Analytic Servicesの略です）。今回はCASTableで一部のカラムだけ取り出して情報を表示する方法を紹介します。
データベースからテーブルを取得する
まずはSAS Viyaに接続します。
import swat
conn = swat.CAS('server-name.mycompany.com', 5570, 'username', 'password')
次にCASTableを取得します。今回はIRISデータのCSVを利用します。
tbl = conn.loadtable('data/iris.csv', caslib='casuser').casTable
カラムを取得する
tblをdictとして、キーを指定してカラムが取り出せます。
col = tbl['sepal_width']
col
出力すると次のようになります。
CASColumn('DATA.IRIS', caslib='CASUSER(username)')['sepal_width'].sort_values(['sepal_length', 'sepal_width'], ascending=[False, True])
データを表示する
カラムの head メソッドを使うと、そのカラムの値だけが出力されます。
col.head()
0 3.8
1 2.6
2 2.8
3 3.0
4 3.8
Name: sepal_width, dtype: float64
複数カラム取得する
同様にキーを配列で与えれば複数カラム取得できます。
widths = tbl[['sepal_width', 'petal_width', 'species']]
内容は次のようになります。
| sepal_width | petal_width | species | |
|---|---|---|---|
| 0 | 3.8 | 2.0 | virginica |
| 1 | 2.6 | 2.3 | virginica |
| 2 | 2.8 | 2.0 | virginica |
| 3 | 3.0 | 2.3 | virginica |
| 4 | 3.8 | 2.2 | virginica |
データの概要も確認できます。
widths.describe()
| sepal_width | petal_width | |
|---|---|---|
| count | 150.000000 | 150.000000 |
| mean | 3.054000 | 1.198667 |
| std | 0.433594 | 0.763161 |
| min | 2.000000 | 0.100000 |
| 25% | 2.800000 | 0.300000 |
| 50% | 3.000000 | 1.300000 |
| 75% | 3.300000 | 1.800000 |
| max | 4.400000 | 2.500000 |
同様にカラム情報を表示します。
widths.columninfo()
| Column | ID | Type | RawLength | FormattedLength | NFL | NFD | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | sepal_width | 2 | double | 8 | 12 | 0 | 0 |
| 1 | petal_width | 4 | double | 8 | 12 | 0 | 0 |
| 2 | species | 5 | varchar | 10 | 10 | 0 | 0 |
まとめ
一部のカラムを取得すれば、カラムが多数あるテーブルであっても必要なものだけに絞り込んで分析が行えます。数字データが多すぎて分析の手の付け所が分からない場合などに利用できるでしょう。