PrestoのDateとTime関数・操作について - Qiita
普段PostgreSQLを使っている私が、Prestoで躓いたTimestampの処理について列挙します。 DATE_PART関数がありません DATE_FRORMAT関数を使えばいいのですが、戻り値が文字列型であるため、後工程で数値演算する際にはキャスト処理が必要になるのでちょっと使いにくく感じます。 しかし、Prestoにもタイムスタンプの一部を数値型で切り出す関数がございます。詳しくは英語のドキュメントを参照していただければと思いますが、感覚で覚えている方は、下記のようなパターンで置き換えられます。 例 TIMESTAMPから曜日番号の抽出 PostgreSQL DATE_PART('dow' , timestamp ) Persto dow( timestamp ) または day_of_week( timestamp ) 例 TIMESTAMPから時間を抽出 PostgreSQL
Prestoでの日付の扱い方 - ★データ解析備忘録★
Prestoで日付の処理に躓いたのでメモ。 TreasureData (TD)ってUDF(user defined functions)が多いから、HiveにしろPrestoにしろ結構躓いたりするんですよね。 公式のマニュアルページが手放せません。 docs.treasuredata.com 今回はこのなかで初心者やSQLユーザーが間違いやすい部分と、これを組み合わせた日付の処理をいくつか書きます。 WHERE句での日付の範囲指定 SQLを使ったことがある人が最初に「あれ？」って思うのはここだと思います。 たとえば'2016-01-01 00:00:00'から'2016-01-03 23:59:59'までのデータを取りたいとき、 SQLだと、 WHERE time >= '2016-01-01' AND time < '2016-01-03' と書けばよいのですが、Prestoだと WHE
Making Magic with pandas-td - Treasure Data Blog
Making Magic with pandas-td Last modified: March 14, 2022 Magic functions enable common tasks by saving you typing. (NOTE: Pandas itself doesn’t have magic functions; the IPython kernel does.) Magic functions are functions preceeded by a % symbol. Magic functions have been introduced into pandas-td version 0.8.0! Toru Takahashi from Treasure Data walks us through. Treasure Data’s magic functions
TreasureDataとPandasとJupyterでインタラクティブにデータを可視化する。 - Qiita
サインアップ こちらのページからサインアップを行います。現在のところ、14日間のトライアル期間があるため、その間はPrestoを利用することが可能です。 Pandasは、公式から引用すると、下記みたいな感じのツールです。 pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. Pythonのインストール Ubuntu14.04ではPython3.4が入っているが、python3がエイリアスになっていたりして、面倒なので、pyenvで環境構築を行います。 参考: http://qiita.com/akito1986/item
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【トレジャーデータ】コマンドプロンプトからデータをダウンロード(mode: cli)
GitHub - treasure-data/td-client-python: Treasure Data API library for Python
GitHub - treasure-data/pandas-td: Interactive data analysis with Pandas and Treasure Data.