Python で pandas を使って Anaplan データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Anaplan、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Anaplan に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Anaplan のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Anaplan のデータに接続し、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 Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Anaplan のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Anaplan に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Anaplan に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Anaplan のデータへの接続

Anaplan のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

Anaplan への認証

ドライバーはBasic、証明書、またはOAuth による認証をサポートしています。いずれの場合も、Region をAnaplan アカウントデータがホストされているリージョン（例：US1、これがデフォルト）に設定してください。

Basic 認証の使用

AuthScheme をBasic に設定し、Anaplan のUser とPassword を入力します。ワークスペースがシングルサインオン（SSO）を使用している場合は、Basic 認証を使用するために Exception User として割り当てられている必要があります。

証明書認証の使用

AuthScheme をCertificate に設定し、Certificate、CertificateType、PrivateKey プロパティを入力します（どちらかが暗号化されている場合はCertificatePassword / PrivateKeyPassword も設定してください）。証明書は、Anaplan テナント管理者に登録されたCA 発行のX.509 証明書である必要があります。

OAuth 認証の使用

Anaplan でカスタムOAuth アプリケーションを登録し、以下のプロパティを設定します：

• OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId。
• OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット。
• CallbackURL：アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定すると、ドライバーがOAuth トークンの交換と更新を自動的に管理します。

カスタムOAuth アプリの作成方法とOAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」の章を参照してください。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Anaplan にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、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てください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Anaplan のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Anaplan のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("anaplan:///?OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackURL=your_callback_url&Region=US1&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")

Anaplan への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT Region, Product FROM Sales WHERE Value = '100'", engine)

Anaplan のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Anaplan のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

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

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CData Python Connector for Anaplan の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Anaplan のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("anaplan:///?OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackURL=your_callback_url&Region=US1&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
df = pandas.read_sql("SELECT Region, Product FROM Sales WHERE Value = '100'", engine)

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