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Cosmos DB へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにCosmos DB をシームレスに統合。

Python pandas を使ってCosmos DB データを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でCosmos DB 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。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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 CosmosDB は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Cosmos DB にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Cosmos DB 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Cosmos DB 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。

  1. Cosmos DB 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
  2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにCosmos DB データを連携
  3. 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Cosmos DB 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Cosmos DB 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Cosmos DB データを可視化

次は接続文字列を作成してCosmos DB に接続します。create_engine 関数を使って、Cosmos DB 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("cosmosdb:///?AccountEndpoint=myAccountEndpoint&AccountKey=myAccountKey")

CosmosDB 接続プロパティの取得・設定方法

SQL API を使ってCosmos DB アカウントに接続するために必要な接続文字列を取得するには、Azure Portal にログインして「Azure Cosmos DB」を選択し、自分のアカウントを選択します。「Settings」セクションで、「Connection String」をクリックして次の値を設定します。

  • AccountEndpoint:この値は、Cosmos DB アカウントの「Keys」ブレードからのCosmos DB アカウントURL に設定してください。
  • AccountKey:Azure ポータルで、Cosmos DB サービスに移動してAzure Cosmos DB アカウントを選択します。リソースメニューから、 「Keys」ページに移動します。「PRIMARY KEY」値を見つけ、Token をこの値に設定します。

Cosmos DB 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 City, CompanyName FROM Customers WHERE Name = 'Morris Park Bake Shop'""", engine)

Cosmos DB 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、Cosmos DB データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="City", y="CompanyName")
plt.show()
Cosmos DB データ in a Python plot (Salesforce is shown).

Cosmos DB 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("cosmosdb:///?AccountEndpoint=myAccountEndpoint&AccountKey=myAccountKey")
df = pandas.read_sql("""SELECT City, CompanyName FROM Customers WHERE Name = 'Morris Park Bake Shop'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="City", y="CompanyName")
plt.show()

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