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Python pandas を使ってAzure Table のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAzure Table 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Azure Table 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 AzureTables は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy 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たり、Azure Table 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Azure Table 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。
- Azure Table 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Azure Table 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Azure Table 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Azure Table 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Azure Table のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAzure Table に接続します。create_engine 関数を使って、Azure Table に連携するEngne を作成します。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("azuretables:///?AccessKey=myAccessKey&Account=myAccountName")
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CData 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 SQL への接続
- 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CData 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。
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 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、Azure Table のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Name", y="Price") plt.show()
Azure Table 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("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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