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REST 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REST をシームレスに統合。

Python pandas を使ってREST データを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でREST 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
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 REST は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで REST にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、REST 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REST 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. REST 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REST 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REST 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REST 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REST データを可視化

次は接続文字列を作成してREST に接続します。create_engine 関数を使って、REST 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("rest:///?DataModel=Relational&URI=C:/people.xml&Format=XML")

データソースへの認証については、データプロバイダーのヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください: データプロバイダーはREST API を双方向データベーステーブルとして、XML/JSON ファイル(ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー)を読み取り専用のビューとしてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定し、認証値を指定したら、Format を"XML" または"JSON" に設定して、データ表現をデータ構造により厳密に一致させるようにDataModel を設定します。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、以下の基本的な設定を切り替えます。

  • Document (デフォルト):REST データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーはネストされたエレメントをデータの集計として返します。
  • FlattenedDocuments:ネストされたドキュメントとその親を単一テーブルとして暗黙的に結合します。
  • Relational:階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれます。

リレーショナル表現の構成について詳しくは、「REST データのモデル化」を参照してください。次の例で使用されているサンプルデータもあります。データには、人、所有している車、およびそれらの車で行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

REST 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 [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'""", engine)

REST 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、REST データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="[ personal.name.first ]", y="[ personal.name.last ]")
plt.show()
REST データ in a Python plot (Salesforce is shown).

REST 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("rest:///?DataModel=Relational&URI=C:/people.xml&Format=XML")
df = pandas.read_sql("""SELECT [ personal.name.first ], [ personal.name.last ] FROM people WHERE [ personal.name.last ] = 'Roberts'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="[ personal.name.first ]", y="[ personal.name.last ]")
plt.show()

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