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Garoon 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Garoon をシームレスに統合。

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

CData Python Connector を使えば、Python でGaroon 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 Garoon は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Garoon にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Garoon 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Garoon 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. Garoon 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Garoon 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Garoon 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Garoon 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Garoon データを可視化

次は接続文字列を作成してGaroon に接続します。create_engine 関数を使って、Garoon 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("garoon:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&Url=http://subdomain.domain.com")

Garoon への認証は、パスワード認証、Basic 認証、クライアントSSL をサポートしています。

パスワード認証

Garoon への認証には、以下を設定する必要があります。

  • Url:アカウントのURL。
  • User:アカウントのユーザー名。
  • Password:アカウントのパスワード。

Basic 認証

Basic 認証セキュリティ機能がドメインに設定されている場合は、BasicAuthUser とBasicAuthPassword の追加ログイン資格情報を指定します。Basic 認証ではUser とPassword に加えて、これらのクレデンシャルが必要です。

クライアントSSL

Basic 認証の代わりに、クライアント証明書を指定してCData 製品を認証できます。 SSLClientCert、SSLClientCertType、 SSLClientCertSubject、 およびSSLClientCertPassword を設定します。 さらに、User とPassword をGaroon のログイン資格情報に設定します。

Garoon 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 Id, EventMenu FROM Events WHERE CreatorName = 'Bob'""", engine)

Garoon 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、Garoon データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="EventMenu")
plt.show()
Garoon データ in a Python plot (Salesforce is shown).

Garoon 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("garoon:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&Url=http://subdomain.domain.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, EventMenu FROM Events WHERE CreatorName = 'Bob'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="EventMenu")
plt.show()

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