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Python pandas を使ってSQL Server データをビジュアライズ

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

SQL Server データへの接続

SQL Server 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。

Microsoft SQL Server への接続

Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します:

  • Server: SQL Server が稼働するサーバー名。
  • User: SQL Server に接続するユーザー名。
  • Password: 接続するユーザーのパスワード。
  • Database: SQL Server データベース名。

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse への接続

Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse には以下の接続プロパティを入力して接続します:

  • Server: Azure 上のサーバー。Azure ポータルの[SQL databases](もしくは[SQL data warehouses])-> データベースを選択 -> [Overview]-> [Server name]で確認で可能です。
  • User: Azure に認証するユーザー名。
  • Password: 認証するユーザーのパスワード。
  • Database: Azure ポータルでSQL databases (or SQL warehouses) ページに表示されるデータベース名。

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

engine = create_engine("sql:///?User=myUser&Password=myPassword&Database=NorthWind&Server=myServer&Port=1433")

SQL Server 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, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

SQL Server 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、SQL Server 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="ShipName", y="Freight")
plt.show()

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SQL Server Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SQL Server 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("sql:///?User=myUser&Password=myPassword&Database=NorthWind&Server=myServer&Port=1433")
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)

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