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。