Python pandas を使ってFacebook 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 Facebook は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Facebook にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Facebook 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Facebook 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Facebook 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。Facebook 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Facebook 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）。

Facebook データへの接続

Facebook 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。

Facebook はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。 ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。 接続すると、本製品はデフォルトブラウザでFacebook OAuth エンドポイントを開きます。ログインして、本製品にアクセス許可を与えます。本製品がOAuth プロセスを完了します。 他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

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Facebook 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Facebook 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、Facebook に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("facebook:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Facebook 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 FromName, LikesCount FROM Posts WHERE Target = 'thesimpsons'""", engine)

Facebook 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、Facebook 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="FromName", y="LikesCount")
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("facebook:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT FromName, LikesCount FROM Posts WHERE Target = 'thesimpsons'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="FromName", y="LikesCount")
plt.show()