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Python pandas を使ってAzure Table データをビジュアライズ

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

Azure Table データへの接続

Azure Table 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。

Account プロパティをストレージアカウント名に設定し、ストレージアカウントのAccessKey を設定して接続します。これらの値を取得する方法は次のとおりです。

ストレージをBackend として使用している場合(デフォルト):

  • [Azure]ポータルにログインし、左側の[サービス]メニューで[ストレージアカウント]を選択します。
  • ストレージアカウントがない場合は、[追加]ボタンをクリックしてアカウントを作成します。
  • 使用するストレージアカウントのリンクをクリックし、[設定]の[アクセスキー]を選択します。 [アクセスキー]ウィンドウには、ストレージアカウント名と本製品で使用するキー(接続にはkey1またはkey2のどちらかを使用できます)が含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

  • [Azure]ポータルにログインし、左側の[サービス]メニューで[Azure Cosmos DB]を選択します。
  • 使用するCosmos DB アカウントのリンクをクリックし、[設定]の[接続文字列]を選択します。 [接続文字列]ウィンドウには、Cosmos DB アカウント名と本製品で使用する主キーが含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

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

engine = create_engine("azuretables:///?AccessKey=myAccessKey&Account=myAccountName")

Azure Table 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, Price FROM NorthwindProducts WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)

Azure Table 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、Azure Table 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="Price")
plt.show()

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ソースコードe

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

engine = create_engine("azuretables:///?AccessKey=myAccessKey&Account=myAccountName")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Price FROM NorthwindProducts WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)

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