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Python pandas を使ってGreenplum データをビジュアライズ

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

Greenplum データへの接続

Greenplum 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。

Greenplum に接続するには、Server、Port (デフォルトポートは5432)、およびDatabase 接続プロパティを設定して、サーバーへの認証に使用するUser とPassword を設定します。Database プロパティが指定されていない場合、本製品はユーザーのデフォルトデータベース(ユーザーと同じ名前になります)に接続します。

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Greenplum 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Greenplum 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、Greenplum に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("greenplum:///?User=user&Password=admin&Database=dbname&Server=127.0.0.1&Port=5432")

Greenplum 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 Freight, ShipName FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

Greenplum 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、Greenplum 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="Freight", y="ShipName")
plt.show()

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Greenplum Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Greenplum 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。



ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("greenplum:///?User=user&Password=admin&Database=dbname&Server=127.0.0.1&Port=5432")
df = pandas.read_sql("""SELECT Freight, ShipName FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

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