teradatamlデータフレームをpandasデータフレームに変換する

Teradata® Package for Python Function Reference [リリース番号：17.10　リリース日付：2022/4]の翻訳です。

はじめに

Pythonでteradatamlデータフレームをpandasデータフレームに変換する。
ライブラリとしてteradatamlを利用します。

teradatamlはTeradata Vantage用のPythonライブラリです。

基本操作

Vantageに接続する

python code

# 接続用ライブラリの宣言
import teradataml as tdml
# データベース接続
tdml.create_context(host = "IPアドレス",username='ユーザ名',password='パスワード')

テーブルを指定してデータを取得する

python code

# Customerテーブルのデータをteradatamlデータフレームに読み込む
teradataml_iris = tdml.DataFrame.from_table("iris_table")

pandasデータフレームに変換する

python code

# Customerテーブルのデータをteradatamlデータフレームに読み込む
pandas_iris = teradataml_iris.to_pandas()

# 変数の型を確認する
type(pandas_iris)

結果を表示

pandas.core.frame.DataFrame

Vantageから切断する

python code

# データベース切断
tdml.remove_context()

おわりに

警告
この本書はTeradata Vantageドキュメンテーションよりトピックに必要な情報を抜粋したものです。掲載内容の正確性・完全性・信頼性・最新性を保証するものではございません。正確な内容については、原本をご参照下さい。
また、修正が必要な箇所や、ご要望についてはコメントをよろしくお願いします。

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