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データフレームからデータの抽出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")
## データフレームの中身を確認
teradataml_iris
結果を表示
sepallength sepalwidth petallength petalwidth target
idx
122 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
116 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
91 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
143 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
95 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
11 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
10 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
125 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
35 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
43 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
(1)インデックスオペレータを使用したデータの取得。
python code
# 条件を指定して結果を取得します。
teradataml_iris[teradataml_iris.idx == 10].select(['idx','target'])
結果を表示
target
idx
10 setosa
(2)locオペレータを使用したデータの取得。
python code
# 条件を指定して結果を取得します。
# 条件を指定して結果を取得
teradataml_iris.loc[teradataml_iris['idx'] == 10].select(['idx','target'])
結果を表示
target
idx
10 setosa
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。