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

ADP データへの接続

ADP 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。

Connect to ADP by specifying the following properties:

• SSLClientCert: Set this to the certificate provided during registration.
• SSLClientCertPassword: Set this to the password of the certificate.
• UseUAT: The connector makes requests to the production environment by default. If using a developer account, set UseUAT = true.
• RowScanDepth: The maximum number of rows to scan for the custom fields columns available in the table. The default value will be set to 100. Setting a high value may decrease performance.

The connector uses OAuth to authenticate with ADP. OAuth requires the authenticating user to interact with ADP using the browser. For more information, refer to the OAuth section in the Help documentation.

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ADP 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ADP 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、ADP に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("adp:///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

ADP 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 AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'""", engine)

ADP 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、ADP 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="AssociateOID", y="WorkerID")
plt.show()

製品の無償トライアル情報

ADP Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、ADP 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("adp:///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="AssociateOID", y="WorkerID")
plt.show()