[Tips]AthenaをPythonで扱う
はじめに
この記事はAthenaへクエリーを投げて、その結果をpandasで分析したい人のための記事です。
特にJupyter notebookで分析をしているときに便利だと思います。
インストール
PyAthenaをインストールします。
pip install PyAthena
使い方
connect関数を利用します。AWSのキーとAthenaでクエリーを実行した結果を吐き出すS3のpathを指定します。
pd.read_sqlという関数を利用して、実行すると実行結果がpandasの形でゲットできます。
from pyathena import connect
import pandas as pd
aws_access_key_id = 'Your aws access key id'
aws_secret_access_key = 'Your aws secret access key'
conn = connect(aws_access_key_id=aws_access_key_id,
aws_secret_access_key=aws_secret_access_key,
s3_staging_dir='Your s3 path',
region_name='ap-northeast-1')
df = pd.read_sql("SELECT * FROM sample", conn)
Author And Source
この問題について([Tips]AthenaをPythonで扱う), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/yujikawa/items/8303bb25c8b7cc413813著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
Content is automatically searched and collected through network algorithms . If there is a violation . Please contact us . We will adjust (correct author information ,or delete content ) as soon as possible .