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

JSON データへの接続

JSON 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。

データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。本製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

• Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。本製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
• FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
• Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

Amazon S3 内のJSON への接続

URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

• AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
• AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

Box 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

Dropbox 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のJSON への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」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JSON 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JSON 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、JSON に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("json:///?URI=C:/people.json&DataModel=Relational")

JSON 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 [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'""", engine)

JSON 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、JSON services 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="[ personal.name.first ]", y="[ personal.name.last ]")
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("json:///?URI=C:/people.json&DataModel=Relational")
df = pandas.read_sql("""SELECT [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="[ personal.name.first ]", y="[ personal.name.last ]")
plt.show()