Python pandas を使ってDB2 のデータを可視化・分析する方法

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 DB2 は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで DB2 にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、DB2 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DB2 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. DB2 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DB2 のデータを連携
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DB2 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DB2 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DB2 のデータを可視化

次は接続文字列を作成してDB2 に接続します。create_engine 関数を使って、DB2 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("db2:///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")

DB2 への接続には以下を入力します：

• Server: DB2 が稼働しているサーバー。
• Port: DB2 サーバーのポート。
• Database: DB2 のデータベース。
• User: DB にアクセスする権限のあるユーザー名。
• Password: DB にアクセスする権限のあるユーザーのパスワード。

対応するDB2 のドライバーをインストールする必要があります。

• Windows: IBM Data Server Provider for .NET

  Windows では、IBM Data Server Provider をインストールするだけで十分です。インストールがmachine.config への書き込みを行います。

• Java: IBM Data Server Driver for JDBC

  Java では、IBM Data Server Driver JAR をアプリケーションのwww\WEB-INF\lib\ フォルダに配置する必要があります。

パスワード方式によるSSH 接続

パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: DB2 のユーザ
• Password: DB2 のパスワード
• Database: DB2 の接続先データベース
• Server: DB2 のサーバー
• Port: DB2 のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Password"
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHPassword: SSH パスワード

接続文字列形式では以下のようになります。

公開鍵認証方式方式によるSSH 接続

公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: DB2 のユーザ
• Password: DB2 のパスワード
• Database: DB2 の接続先データベース
• Server: DB2 のサーバー
• Port: DB2 のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Public_Key"
• SSHClientCertType: キーストアの種類
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス

接続文字列形式では以下のようになります。

DB2 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)

DB2 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、DB2 のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight")
plt.show()

DB2 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("db2:///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")
df = pandas.read_sql("""SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight")
plt.show()