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

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
pandas などのモジュールを使って Python で Browse AI のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。



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、Browse AI に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Browse AI 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 Browse AI 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 Browse AI 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。Browse AI 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 Browse AI 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。

Browse AI のデータへの接続

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

BrowseAI API プロファイル設定

BrowseAI は、ロボットをトレーニングして Web サイトからデータを抽出・監視できる Web スクレイピング・自動化プラットフォームです。認証には API キーを使用し、Authorization ヘッダーで Bearer トークンとして送信されます。

BrowseAI の API キーは {userId}:{apiKey} という形式で、コロンで区切られた2つの UUID で構成されています。BrowseAI ダッシュボードでは、この文字列全体が1つの値として提供されます。

API キーは以下の手順で取得できます。

  1. https://app.browse.ai で BrowseAI アカウントにログインします。
  2. ダッシュボードの「Settings」に移動します。
  3. 「API」セクションを探します。
  4. 表示された API キーの文字列全体をコピーします（形式：userId:apiKey）。

API キーを取得したら、以下の接続プロパティを設定します。

  • AuthScheme：APIKey に設定します。

ProfileSettings 接続プロパティには、以下を設定します。

  • APIKey：BrowseAI の API キーに設定します（形式：userId:apiKey）。

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 Browse AI 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 Browse AI 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、Browse AI 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\BrowseAI.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_user_id:your_api_key'")

Browse AI 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, Status FROM RobotTasks WHERE RobotId = 'your-robot-id'", engine)

Browse AI 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 Browse AI 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="Status")
plt.show()
Python プロットでの Browse AI のデータ（例：Salesforce）

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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\BrowseAI.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_user_id:your_api_key'")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Status FROM RobotTasks WHERE RobotId = 'your-robot-id'", engine)

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

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API Driver で Browse AI のライブデータに接続

Browse AI に接続

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