Python pandas を使ってEnterpriseDB データをビジュアライズ

Python エコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うのに役立ちます。CData Python Connector for EnterpriseDB は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで EnterpriseDB にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、EnterpriseDB をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でEnterpriseDB にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムEnterpriseDB データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。EnterpriseDB に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接EnterpriseDB 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（特にJOIN やSQL 関数など）。

EnterpriseDB データへの接続

EnterpriseDB への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

データに接続するには、以下の接続プロパティが必要です。

• Server: EnterpriseDB データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
• Port: EnterpriseDB データベースをホスティングしているサーバーのポート。

オプションで、以下を設定することもできます。

• Database: EnterpriseDB サーバーに接続する場合のデフォルトのデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。

Basic 認証による接続

Basic 認証を使って認証するには、以下を設定します。

• User：EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
• Password：EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。

SSL 認証による接続

SSL 認証を利用して、セキュアなセッションを介してEnterpriseDB データに接続できます。以下の接続プロパティを設定して、データに接続します。

• SSLClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定します。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
• SSLClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
• SSLClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のSubject。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
• SSLClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
• SSLServerCert：サーバーが受け入れ可能な証明書。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でEnterpriseDB にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で、pandas & Matplotlib モジュールおよび、SQLAlchemy ツールキットをインストールします：

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートします：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でEnterpriseDB データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、EnterpriseDB に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("enterprisedb:///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5444")

EnterpriseDB にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

EnterpriseDB データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、EnterpriseDB data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()

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ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("enterprisedb:///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5444")
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()