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Python pandas を使ってPower BI XMLA のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でPower BI XMLA 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。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるPower BI XMLA 連携のシナリオ
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 PowerBIXMLA は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Power BI XMLA にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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。
- Power BI XMLA 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
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにPower BI XMLA のデータを連携
- 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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Power BI XMLA のデータを可視化
次は接続文字列を作成してPower BI XMLA に接続します。create_engine 関数を使って、Power BI XMLA 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("powerbixmla:///?URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Microsoft PowerBIXMLA 接続プロパティの取得・設定方法
接続するには、Workspace プロパティを有効なPowerBIXMLA ワークスペースに設定します（例：CData）。 Power BI Premium 容量のワークスペースのみがサポートされていることに注意してください。Premium 容量のないワークスペースは互換性がありません。
Microsoft PowerBIXMLA への認証
本製品は、さまざまな接続シナリオに対応するため3つの認証方法をサポートしています。Azure AD 認証、Azure サービスプリンシパルのクライアントシークレット認証、Azure サービスプリンシパルの証明書認証です。 認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントを参照してください。
Power BI XMLA 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 Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'""", engine)
Power BI XMLA 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、Power BI XMLA のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Country", y="Education") plt.show()
Power BI XMLA 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("powerbixmla:///?URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Country", y="Education")
plt.show()
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