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Python pandas を使ってAmazon S3 データをビジュアライズ

CData Python Connector for Amazon S3 を使えば、Python でAmazon S3 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 Amazon S3 は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Amazon S3 にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Amazon S3 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Amazon S3 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Amazon S3 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。Amazon S3 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Amazon S3 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)。

Amazon S3 データへの接続

Amazon S3 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。

Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。

Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。

アクセスキーの取得

IAM ユーザーの資格情報を取得するには:

  1. IAM コンソールにサインインします。
  2. ナビゲーションペインで[ユーザー]を選択します。
  3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから[セキュリティ認証情報]タブを選択します。

AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには:

  1. ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
  2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで[My Security Credentials]を選択します。
  3. [Continue to Security Credentials]をクリックし、[Access Keys]セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。

AWS ロールとして認証

多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、本製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。

(すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく)AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。

SSO 認証

SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、本製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。

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Amazon S3 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Amazon S3 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、Amazon S3 に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("amazons3:///?AccessKey=a123&SecretKey=s123")

Amazon S3 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, OwnerId FROM ObjectsACL WHERE Name = 'TestBucket'""", engine)

Amazon S3 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、Amazon S3 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="OwnerId")
plt.show()

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Amazon S3 Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Amazon S3 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("amazons3:///?AccessKey=a123&SecretKey=s123")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, OwnerId FROM ObjectsACL WHERE Name = 'TestBucket'""", engine)

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