Python でFacebook Ads データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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。本記事では、CData Python Connector for FacebookAds とpetl フレームワークを使って、Facebook Ads データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。

CData Python Connector は効率的なデータ処理によりFacebook Ads データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Facebook Ads にデータをクエリする際、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Facebook Ads 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（JOIN やSQL 関数など）。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install petl
pip install pandas

Python でFacebook Ads データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします。

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.facebookads as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Facebook Ads Connector からFacebook Ads への接続を行います

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Facebook Ads 接続プロパティの取得・設定方法

ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。

の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うもできます。必要に応じてご利用ください。

• Target：Facebook データのテーブルのいくつかはターゲットでフィルタリングできます。例えば、動画のコメントを取得するにはターゲットに動画のID を指定します。このプロパティは、クエリ結果を指定されたターゲットに合致するレコードにフィルタリングします。Target カラムを使ってクエリ毎にこの制限をかけることができます。
• AggregateFormat：CData 製品は、いくつかのカラムを文字列集合として返します。例えば、エンティティのいいねデータは集計されて返されます。デフォルトでは、CData 製品はJSON で集計カラムを返します。集計をXML で返すことも可能です。
• RetryLevel：このプロパティを使用して、特定の広告インサイトのクエリとエラーに対するクエリの自動再試行を制御します。

Facebook Ads をクエリするSQL 文の作成

Facebook Ads にはSQL でデータアクセスが可能です。AdAccounts エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = 'Acct Name'"

Facebook Ads データ のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、Facebook Ads データ を取得して、Name カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Name')

etl.tocsv(table2,'adaccounts_data.csv')

CData Python Connector for FacebookAds を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Facebook Ads データ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

おわりに

Facebook Ads Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Facebook Ads データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.facebookads as mod

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT AccountId, Name FROM AdAccounts WHERE Name = 'Acct Name'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Name')

etl.tocsv(table2,'adaccounts_data.csv')