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Python pandas を使ってCSV データをビジュアライズ

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

CSV データへの接続

CSV 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。

DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

.csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定することができます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

CSV ファイルの削除や更新を行う場合には、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

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CSV 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CSV 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、CSV に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("csv:///?DataSource=MyCSVFilesFolder")

CSV 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, TotalDue FROM Customer WHERE FirstName = 'Bob'""", engine)

CSV 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、CSV 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="City", y="TotalDue")
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("csv:///?DataSource=MyCSVFilesFolder")
df = pandas.read_sql("""SELECT City, TotalDue FROM Customer WHERE FirstName = 'Bob'""", engine)

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