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

次は接続文字列を作成してGoogle Sheets に接続します。create_engine 関数を使って、Google Sheets 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("googlesheets:///?Spreadsheet=MySheet&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

スプレッドシートに接続するには、Google への認証を行い、Spreadsheet 接続プロパティにスプレッドシートの名前またはフィードリンクを設定します。Google Drive のスプレッドシートの情報一覧を表示したい場合は、認証後にSpreadsheets ビューにクエリを実行します。

ClientLogin（ユーザー名 / パスワード認証）は、2012年4月20日より正式に非推奨となり、現在は利用できません。代わりに、OAuth 2.0 認証規格を使用してください。 個々のユーザーに代わってGoogle API にアクセスするには、埋め込みクレデンシャルを使用するか、独自のOAuth アプリを登録します。

OAuth は、Google Apps ドメインのユーザーに代わって、サービスアカウントを使って接続することもできます。サービスアカウントで認証するには、OAuth JWT 値を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

Google アカウント、Google Apps アカウント、二段階認証を使用するアカウントなど、様々なアカウントタイプでGoogle スプレッドシートに接続する方法は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Google Sheets 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 Shipcountry, OrderPrice FROM Orders WHERE ShipCity = 'Madrid'""", engine)

Google Sheets 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、Google Sheets のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Shipcountry", y="OrderPrice")
plt.show()

Google Sheets 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("googlesheets:///?Spreadsheet=MySheet&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Shipcountry, OrderPrice FROM Orders WHERE ShipCity = 'Madrid'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Shipcountry", y="OrderPrice")
plt.show()