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Python pandas を使ってSybase のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSybase 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Sybase 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 Sybase は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Sybase にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Sybase 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Sybase 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。
- Sybase 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Sybase 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Sybase 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Sybase 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Sybase のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSybase に接続します。create_engine 関数を使って、Sybase 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("sybase:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase&Charset=iso_1")
Sybase は、Basic 認証、Kerberos 認証、LDAP 認証などの認証方法をいくつかサポートしています。
Basic 認証を使用した接続
次を設定してデータを認証し接続します。User およびPassword を設定してSybaseIQ 認証を使用します。
- User：認証Sybase ユーザーのユーザー名に設定。
- Password：認証Sybase ユーザーのパスワードに設定。
- Server：SybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースインスタンスの名前またはネットワークアドレスに設定。
- Database：指定されたサーバーで実行されているSybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースの名前に設定。
オプションで、UseSSL をtrue に設定することにより、TLS/SSL で接続を保護できます。
Note： 上記のCData 製品 設定でSAP SQL Anywhere のインスタンスに接続することもできます。
Kerberos 認証を使用した接続
Kerberos 認証を活用するには、次の接続プロパティを使用してそれを有効にすることから始めます。
- AuthScheme：Kerberos に設定すると、Sybase への認証に使用されます。
Kerberos 認証用に設定する必要がある接続プロパティに関しては、Kerberos の使用 情報を参照してください。
以下は接続文字列の例です。
Server=MyServer;Port=MyPort;User=SampleUser;Password=SamplePassword;Database=MyDB;Kerberos=true;KerberosKDC=MyKDC;KerberosRealm=MYREALM.COM;KerberosSPN=server-name
LDAP 認証を使用した接続
LDAP 認証で接続するには、LDAP 認証メカニズムを使用するようにSybase サーバーサイドを設定する必要があります。
LDAP 用にSybase を設定したら、Basic 認証と同じクレデンシャルを使用して接続できます。
Sybase 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 Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'""", engine)
Sybase 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、Sybase のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProductName") plt.show()
Sybase 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("sybase:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase&Charset=iso_1")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProductName")
plt.show()
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