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Python pandas を使ってKintone データをビジュアライズ

CData Python Connector for Kintone を使えば、Python でKintone をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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ことができます。CData Python Connector for Kintone は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Kintone にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Kintone 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Kintone 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Kintone 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。Kintone 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Kintone 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)。

Kintone データへの接続

Kintone 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。

kintone に接続するには、User およびPasswordを設定します。さらに、URL を設定します。例:https://yoursitename.cybozu.com またはhttps://yoursitename.kintone.com。

kintone セキュアアクセスについては追加プロパティが必要です。製品ドキュメントの[はじめに]の項をご覧ください。

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

engine = create_engine("kintone:///?Username=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com&GuestSpaceId=myspaceid&ApiToken=MyApiToken")

Kintone 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 Name, Description FROM Comments WHERE AppId = '1354841'""", engine)

Kintone 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、Kintone 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="Name", y="Description")
plt.show()

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Kintone Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Kintone への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



ソースコードe

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

engine = create_engine("kintone:///?Username=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com&GuestSpaceId=myspaceid&ApiToken=MyApiToken")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Description FROM Comments WHERE AppId = '1354841'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Description")
plt.show()
 
 
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