コネクタと組み合わせることで、Pandas を使用してAmazon Athena データを含むデータフレームを生成できます。 作成したデーフレームは、他のさまざまなPython パッケージに渡すことができます。

接続

Pandas はSQLAlchemy エンジンに依存してクエリを実行します。Pandas を使用する前に、インポートする必要があります。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("amazonathena:///?AWSAccessKey='a123';AWSSecretKey='s123';AWSRegion='IRELAND';Database='sampledb';S3StagingDirectory='s3://bucket/staging/';")

データのクエリ

Pandas では、SELECT クエリはread_sql() メソッド呼び出しで、関連する接続オブジェクトと共に提供されます。Pandas はその接続上でクエリを実行し、さまざまな目的で使用されるデータフレームの形式で結果を返します。

df = pd.read_sql("""
	SELECT
	   Name,
	   TotalDue,
     $exNumericCol;
	FROM [AwsDataCatalog].[sampledb].Customers;""", engine)
print(df)