Python pandas を使ってSAP HANA XS Advanced データを可視化・分析する方法

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

次は接続文字列を作成してSAP HANA XS Advanced に接続します。create_engine 関数を使って、SAP HANA XS Advanced 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("saphanaxsa:///?OAuthClientID=my-ouath-client-id&OAuthClientSecret=my-oauth-client-secret&URL=https://hxehost:51027/euro.xsodata&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

SAP HANA XSA 接続プロパティの取得・設定方法

SAP HANA XSA はOAuth 認証標準を利用しています。接続する前に、SAP HANA XSA OData サービスを確立する必要があります。ヘルプドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」セクションを参照してください。

OAuthPassword グラント種別を使用してSAP HANA XSA に接続するには、以下を設定します。

• OAuthClientId：UAA サービスJSON ファイルで指定されたClient Id に設定。
• OAuthClientSecret：UAA サービスJSON ファイルで指定されたClient Secret に設定。
• Url：OData サービスエンドポイントに設定。
• XSUAAURL：UAA サービスURL に設定。
• User：アカウントのユーザー名に設定。
• Password：アカウントのパスワードに設定。

OData サービスを設定したら、カスタムクレデンシャルを使用して接続を確立できます。

SAP HANA XS Advanced 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 ,  FROM  WHERE  = ''""", engine)

SAP HANA XS Advanced 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、SAP HANA XS Advanced データをグラフ化してみます。

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

SAP HANA XS Advanced 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("saphanaxsa:///?OAuthClientID=my-ouath-client-id&OAuthClientSecret=my-oauth-client-secret&URL=https://hxehost:51027/euro.xsodata&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT ,  FROM  WHERE  = ''""", engine)

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