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Google スプレッドシートへのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにGoogle スプレッドシートをシームレスに統合。

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

CData Python Connector とpetl モジュールを使って、Google Sheets データを変換後にCSV ファイルに吐き出すETL 処理を実装します。

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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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 GoogleSheets とpetl フレームワークを使って、Google Sheets 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Google Sheets 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。Google Sheets 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Google Sheets 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Google Sheets 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.googlesheets as mod

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

cnxn = mod.connect("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 をクエリするSQL 文の作成

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

sql = "SELECT Shipcountry, OrderPrice FROM Orders WHERE ShipCity = 'Madrid'"

Google Sheets 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、Google Sheets データ を取得して、OrderPrice 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,'OrderPrice')

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

CData Python Connector for GoogleSheets を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Google Sheets 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

Google Sheets Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Google Sheets 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.googlesheets as mod

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

sql = "SELECT Shipcountry, OrderPrice FROM Orders WHERE ShipCity = 'Madrid'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

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

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

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