Python pandas を使ってMicrosoft Exchange データを可視化・分析する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Exchange は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Microsoft Exchange にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Microsoft Exchange データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でMicrosoft Exchange にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Microsoft Exchange をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにMicrosoft Exchange データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてMicrosoft Exchange の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でMicrosoft Exchange にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

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

Python でMicrosoft Exchange データを可視化

次は接続文字列を作成してMicrosoft Exchange に接続します。create_engine 関数を使って、Microsoft Exchange に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("exchange:///?User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com'&Password='myPassword'&Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx'&Platform='Exchange_Online'")

Exchange への接続には、User およびPassword を指定します。さらに、接続するExchange サーバーのアドレスとサーバーに関連付けられたプラットフォームを指定します。

Microsoft Exchange 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 GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'""", engine)

Microsoft Exchange データを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Microsoft Exchange データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="GivenName", y="Size")
plt.show()

Microsoft Exchange からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

ソースコード

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

engine = create_engine("exchange:///?User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com'&Password='myPassword'&Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx'&Platform='Exchange_Online'")
df = pandas.read_sql("""SELECT GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="GivenName", y="Size")
plt.show()