teradatamlデータフレームを結合する

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データフレームの結合方法について説明します。
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")

データフレームを2つに分割する

python code

teradataml_df1 = teradataml_iris.select(['idx','sepallength','sepalwidth'])
teradataml_df2 = teradataml_iris.select(['idx','petallength','petalwidth'])

teradataml_df1の中身を確認

python code

teradataml_df1

結果を表示

     sepallength  sepalwidth
idx                         
122          7.7         2.8
91           6.1         3.0
116          6.5         3.0
95           5.7         3.0
10           5.4         3.7
144          6.7         3.3
109          7.2         3.6
24           4.8         3.4
6            4.6         3.4
118          7.7         2.6

teradataml_df2の中身を確認

python code

teradataml_df2

結果を表示

     petallength  petalwidth
idx                         
40           1.3         0.3
128          5.6         2.1
49           1.4         0.2
108          5.8         1.8
137          5.5         1.8
14           1.2         0.2
8            1.4         0.2
35           1.2         0.2
70           4.8         1.8
133          5.1         1.5

データフレームを結合する

python code

# df1にdf2を結合してdf3を作成する
teradataml_df3 = teradataml_df1.join(other = teradataml_df2, on = 'idx', how = 'inner', lsuffix = 't1', rsuffix = 't2')

# 結果を表示
teradataml_df3

結果を表示

   t1_idx  t2_idx  sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth
0     122     122          7.7         2.8          6.7         2.0
1      95      95          5.7         3.0          4.2         1.2
2     116     116          6.5         3.0          5.5         1.8
3     143     143          6.8         3.2          5.9         2.3
4     125     125          7.2         3.2          6.0         1.8
5      10      10          5.4         3.7          1.5         0.2
6       0       0          5.1         3.5          1.4         0.2
7     137     137          6.4         3.1          5.5         1.8
8      43      43          5.0         3.5          1.6         0.6
9      35      35          5.0         3.2          1.2         0.2

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。
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