Python で pandas を使って Attio 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、Attio に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Attio 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 Attio 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 Attio 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。Attio 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 Attio 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。

Attio のデータへの接続

Attio 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 Attio プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Attio.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを Attio の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Attio API プロファイル設定

Attio のアカウント設定から API キーを取得します。「Settings > API Keys」に移動して、新しいアクセストークンを生成し、コピーします。

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 Attio 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 Attio 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、Attio 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\Attio.apip&ProfileSettings='APIKey=your_api_key'")

Attio 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, WorkspaceId FROM AttributeOptions WHERE IsArchived = 'false'", engine)

Attio 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 Attio 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="WorkspaceId")
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\Attio.apip&ProfileSettings='APIKey=your_api_key'")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, WorkspaceId FROM AttributeOptions WHERE IsArchived = 'false'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="WorkspaceId")
plt.show()