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Monday.com へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMonday.com をシームレスに統合。

Python pandas を使ってMonday.com のデータを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でMonday.com 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
デジタルマーケティング

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

次は接続文字列を作成してMonday.com に接続します。create_engine 関数を使って、Monday.com 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("monday:///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")

Monday.com への接続には、API Token 認証またはOAuth 認証のいずれかを使用します。

API Token による接続

APIToken を指定してMonday.com に接続します。AuthSchemeToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

  1. Monday.com アカウントにログインして、左ペインのManage Applications に移動します。
  2. トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
  3. Create token ボタンをクリックしてAPIToken を生成します。

OAuth

代わりに、OAuth で接続を確立できます。詳しくはヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。

Monday.com 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, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'""", engine)

Monday.com 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、Monday.com のデータをグラフ化してみます。

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

Monday.com 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("monday:///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'""", engine)

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

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30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。