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

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

BigQuery データへの接続

BigQuery 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。

Google はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

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

engine = create_engine("googlebigquery:///?DataSetId=MyDataSetId&ProjectId=MyProjectId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

BigQuery 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)

BigQuery 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、BigQuery 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="OrderName", y="Freight")
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("googlebigquery:///?DataSetId=MyDataSetId&ProjectId=MyProjectId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
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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