Python で pandas を使って Apollo 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 API Driver for Python、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、Apollo に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Apollo 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 Apollo 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 Apollo 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。Apollo 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 Apollo 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。
Apollo のデータへの接続
Apollo 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。
まず、Profile 接続プロパティをディスク上の Apollo プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\Apollo.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Apollo の接続文字列に設定します(以下を参照)。
Apollo API プロファイル設定
Apollo.io でアプリケーションを登録し、開発者コンソールから OAuth 認証情報を取得します。
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 Apollo 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 Apollo 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、Apollo のデータを操作するための Engine を作成します。
engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Apollo.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
Apollo 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 Id, AccountStageId FROM Accounts WHERE Industry = 'Technology'", engine)
Apollo 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 Apollo 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="Id", y="AccountStageId") plt.show()
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完全なソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Apollo.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, AccountStageId FROM Accounts WHERE Industry = 'Technology'", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="AccountStageId")
plt.show()