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Kintone へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにKintone をシームレスに統合。

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

CData Python Connector を使えば、Python でKintone をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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 Kintone は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy 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たり、Kintone 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Kintone 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. Kintone 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Kintone 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Kintone 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Kintone 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Kintone データを可視化

次は接続文字列を作成してKintone に接続します。create_engine 関数を使って、Kintone 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("kintone:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com")

Kintone 接続プロパティの取得・設定方法

Kintone に接続するには、以下の接続プロパティを設定してください。

  • Url:Kintone へのアクセスURL。例えば、https://yoursitename.cybozu.com またはhttps://yoursitename.kintone.com
  • User:アカウントのユーザー名
  • Password:アカウントのパスワード

Basic 認証を利用する

ご利用のKintone ドメインでBasic 認証の機能を設定している場合は、接続プロパティの「詳細」設定からBasicAuthUser およびBasicAuthPassword を追加で指定してください。

クライアントSSL を利用する

Basic 認証の代わりにクライアント証明書を使った認証を利用する場合は、SSLClientCertSSLClientCertTypeSSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を指定ください。

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 Apps WHERE AppId = '1354841'""", engine)

Kintone 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、Kintone データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Description")
plt.show()
Kintone データ in a Python plot (Salesforce is shown).

Kintone 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("kintone:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'""", engine)

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

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