各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python pandas を使ってCouchDB のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でCouchDB 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CouchDB 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 ApacheCouchDB は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで CouchDB にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、CouchDB 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CouchDB 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。
- CouchDB 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CouchDB 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CouchDB 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CouchDB 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CouchDB のデータを可視化
次は接続文字列を作成してCouchDB に接続します。create_engine 関数を使って、CouchDB 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("apachecouchdb:///?Url=http://localhost:5984&User=abc123&Password=abcdef")
Apache CouchDB 接続プロパティの取得・設定方法
Url 接続プロパティをApache CouchDB インスタンスのURL に設定します。例：http://localhost:5984
ユーザー（またはJWT）が特定のデータベースだけにアクセスできるようにしたい場合は、Apache CouchDB インスタンスで"admin_only_all_dbs" オプションを設定し、テーブルをリストするために本製品が必要とする"/_all_dbs" エンドポイントへのアクセス権をすべてのユーザーに付与する必要があります。
Apache CouchDB への認証
3種類の認証をサポートします。- Basic：基本的なユーザー名 / パスワード認証。
- JWT：JWT 認証。
- None：パブリックなデータベースへの匿名アクセス。
Basic 認証
データに接続するには以下を設定します。
- AuthScheme：Basic。
- User：認証に使用されるApache CouchDB ユーザーアカウント。
- Password：認証するユーザーに関連付けられたApache CouchDB パスワード。
その他の認証方法は、ヘルプドキュメント の「接続の確立」セクションを参照してください。
CouchDB 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 MovieRuntime, MovieRating FROM Movies WHERE MovieRating = 'R'""", engine)
CouchDB 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、CouchDB のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="MovieRuntime", y="MovieRating") plt.show()
CouchDB 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("apachecouchdb:///?Url=http://localhost:5984&User=abc123&Password=abcdef")
df = pandas.read_sql("""SELECT MovieRuntime, MovieRating FROM Movies WHERE MovieRating = 'R'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="MovieRuntime", y="MovieRating")
plt.show()
関連コンテンツ
