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Python pandas を使ってQuandl データをビジュアライズ

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

Quandl データへの接続

Quandl 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。

Quandl は認証にAPI key を使用します。APIKey プロパティの取得については、ヘルプドキュメントを参照してください。

さらに、DatabaseCode 接続プロパティを、SQL でクエリを実行するデータセットを持つデータベースを識別するコードに設定します。利用可能なデータベースは、データベースビューをクエリすることで検索できます。

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

engine = create_engine("quandl:///?APIKey=abc123&DatabaseCode=WIKI")

Quandl 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 Date, Volume FROM AAPL WHERE Collapse = 'Daily'""", engine)

Quandl 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、Quandl 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="Date", y="Volume")
plt.show()

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Quandl Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Quandl 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("quandl:///?APIKey=abc123&DatabaseCode=WIKI")
df = pandas.read_sql("""SELECT Date, Volume FROM AAPL WHERE Collapse = 'Daily'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Date", y="Volume")
plt.show()
 
 
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