Python でTwitter Ads データを変換・出力するETL 処理を作る方法

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。本記事では、CData Python Connector for TwitterAds とpetl フレームワークを使って、Twitter Ads データにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。

CData Python Connector は効率的なデータ処理によりTwitter Ads データ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Twitter Ads にデータをクエリする際、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Twitter Ads 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（JOIN やSQL 関数など）。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install petl
pip install pandas

Python でTwitter Ads データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします。

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.twitterads as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Twitter Ads Connector からTwitter Ads への接続を行います

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

すべてのテーブルには認証が必要です。OAuth を使用してTwitter で認証する必要があります。OAuth では認証するユーザーにブラウザでTwitter との通信を要求します。詳しくは、ヘルプドキュメントのOAuth セクションを参照してください。

Twitter Ads をクエリするSQL 文の作成

Twitter Ads にはSQL でデータアクセスが可能です。AdStats エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT EntityId, Entity FROM AdStats WHERE Entity = 'ORGANIC_TWEET'"

Twitter Ads データ のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、Twitter Ads データ を取得して、Entity カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Entity')

etl.tocsv(table2,'adstats_data.csv')

CData Python Connector for TwitterAds を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Twitter Ads データ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

おわりに

Twitter Ads Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Twitter Ads データ 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。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.twitterads as mod

cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT EntityId, Entity FROM AdStats WHERE Entity = 'ORGANIC_TWEET'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'Entity')

etl.tocsv(table2,'adstats_data.csv')