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Python pandas を使ってAccess のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAccess 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるAccess 連携のシナリオ
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 Access は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Access にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Access の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Access 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。
- Access 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
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにAccess のデータを連携
- 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Access 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Access 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Access のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAccess に接続します。create_engine 関数を使って、Access 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("access:///?DataSource=C:/MyDB.accdb")
Access接続の設定方法
ローカルファイルへの接続設定
ローカル環境からAccess への接続は非常にシンプルです。ConnectionType をLocal に設定することで、CRUD 操作（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）をすべて実行できます。接続にはDataSource プロパティに以下のようなAcces sデータベースファイルのフルパスを指定します。
C:\Users\Public\Documents\MyDatabase.accdb
詳細な接続手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。
クラウドストレージ上のAccess ファイルへの接続設定
各種クラウドストレージに保存されているAccess ファイルへのアクセスにも対応しています。ただし、クラウド上のファイルに対するデータ操作は、INSERT、UPDATE、DELETE に制限されますのでご注意ください。
S3、Google Driver、OneDrive など、各種クラウドストレージ内のAccess ファイルへの接続方法はこちらの記事をご確認ください。
クラウド上のファイルを更新したい場合は、以下の手順で実施いただけます。
- 対応するCData ドライバーを利用し、クラウドサービスからAccess ファイルをダウンロード
- Access ドライバーを使用して、ローカル環境でファイルを編集
- クラウドサービス用ドライバーのストアドプロシージャを使用して、更新ファイルをアップロード
具体例として、SharePoint 上のファイルを更新する場合の手順をご紹介します。
- CData SharePoint ドライバーのDownloadDocument プロシージャを使用してファイルを取得
- CData Access ドライバーでファイルの更新を実施
- SharePoint ドライバーのUploadDocument プロシージャで更新内容を反映
DataSource 接続プロパティの設定について補足いたします。接続先のクラウドストレージを識別するための一意の接頭辞を指定し、続けて目的のファイルパスまたはフォルダパスを記述します。フォルダを指定した場合は1ファイルが1テーブルとして、単一ファイルの場合は単一テーブルとして扱われます。
Access 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 OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)
Access のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Access のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight") plt.show()
Access 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("access:///?DataSource=C:/MyDB.accdb")
df = pandas.read_sql("""SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight")
plt.show()
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