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Python pandas を使ってSmartsheet のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSmartsheet 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Smartsheet 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 Smartsheet は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Smartsheet にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Smartsheet 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Smartsheet 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。
- Smartsheet 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Smartsheet 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Smartsheet 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Smartsheet 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Smartsheet のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSmartsheet に接続します。create_engine 関数を使って、Smartsheet 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("smartsheet:///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。
- Smartsheet にログインします。
- 「アカウント」をクリックして「個人用の設定」を選択します。
- 「API アクセス」をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。
その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。
Smartsheet 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 TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'""", engine)
Smartsheet 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、Smartsheet のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="TaskName", y="Progress") plt.show()
Smartsheet 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("smartsheet:///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="TaskName", y="Progress")
plt.show()
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