Watson StudioのJupyter notebookからSQL Queryへのクエリー実行
以下の記事でWatson StudioでSQL Queryで登録した表にアクセスしました。
Watson StudioからSQLQueryへのアクセス - Qiita
この記事ではさらにJupyter notebookのPyhonからSQL Queryでクエリー実行を行います。
まずSQLQueryのライブラリーを導入します。
!pip install --upgrade ibmcloudsql
次にデータアクセスのメニューを開き、接続のタブを開きます。そして、前の記事で作成した接続オブジェクトを選択し、「コードに挿入」を選びます。
すると以下のようなコードが自動生成されます。
# @hidden_cell
# The following code contains the credentials for a connection in your Project.
# You might want to remove those credentials before you share your notebook.
from ibm_watson_studio_lib import access_project_or_space
wslib = access_project_or_space()
sqlquerya4_credentials = wslib.get_connection("sqlquerya4")
取得されたオブジェクトsqlquerya4_credentials には以下のような資格情報が入っています。
次にSQL Queryへの接続を行います。接続にはAPIキー、CRN、SQL Queryの出力先のICOSバケットの指定が必要ですが、これらは先ほど自動生成されたsqlquerya4_credentialsから取得できます。
import ibmcloudsql
sqlClient = ibmcloudsql.SQLQuery(sqlquerya4_credentials['password'],
sqlquerya4_credentials['crn'],
sqlquerya4_credentials['target_cos_url'])
後は、SQLを書いてクエリーを実行するとpandasのdataframeに結果が返ります。
query = """
select*
from COND4N_E104
"""
queryres = sqlClient.run_sql(query)
queryres.head()
サンプルコード
参考
ICOS上のファイルをSQLでアクセスできるSQL Queryを利用する
Author And Source
この問題について(Watson StudioのJupyter notebookからSQL Queryへのクエリー実行), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/kawada2017/items/7de86e5739fd5e4d1d8f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 .