各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python pandas を使ってRedshift のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でRedshift 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Redshift 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 Redshift は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Redshift にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Redshift 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Redshift 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。
- Redshift 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Redshift 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Redshift 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Redshift 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Redshift のデータを可視化
次は接続文字列を作成してRedshift に接続します。create_engine 関数を使って、Redshift 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("redshift:///?User=admin&Password=admin&Database=dev&Server=examplecluster.my.us-west-2.redshift.amazonaws.com&Port=5439")
Redshift への接続には次を設定します：
- Server: 接続するデータベースをホストしているクラスタのホスト名およびIP アドレス。
- Port: クラスタのポート。
- Database: データベース名、ブランクの場合ユーザーのデフォルトデータベースになります。
- User: ユーザー名。
- Password: ユーザーのパスワード。
Server およびPort の値はAWS の管理コンソールで取得可能です：
- Amazon Redshift console (http://console.aws.amazon.com/redshift) を開く。
- Clusters ページで、クラスタ名をクリック。
- クラスタのConfiguration タブで、表示された接続文字列からクラスタのURL をコピーします。
Redshift 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 ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)Redshift 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、Redshift のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity") plt.show()
Redshift 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("redshift:///?User=admin&Password=admin&Database=dev&Server=examplecluster.my.us-west-2.redshift.amazonaws.com&Port=5439") df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine) df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity") plt.show()
関連コンテンツ
