Python で pandas を使って Drift 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、Drift に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Drift 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 Drift 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 Drift 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。Drift 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 Drift 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。
Drift のデータへの接続
Drift 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Drift プロファイルの場所に設定します(例:C:\profiles\Drift.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティをDrift の接続文字列に設定します(以下を参照)。
Drift API プロファイル設定
Drift はOAuth ベースの認証を使用します。
まず、https://dev.drift.com でアプリケーションを登録する必要があります。アプリにはclient ID とclient secret が割り当てられます。OAuthClientId およびOAuthClientSecret プロパティを介して、これらを接続文字列に設定します。OAuth アプリケーションの設定の詳細については、https://devdocs.drift.com/docs/ を参照してください。
ProfileSettings 接続プロパティに以下のオプションを設定すると、接続できるようになります。
- AuthScheme:OAuth に設定します。
- OAuthClientId:アプリ設定で指定されたClient Id に設定します。
- OAuthClientSecret:アプリ設定で指定されたClient Secret に設定します。
- CallbackURL:アプリ設定で指定したRedirect URI に設定します。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用して、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
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 Drift 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 Drift 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、Drift 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\Drift.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
Drift 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, DisplayName FROM Contacts WHERE LastName = 'Stark'", engine)
Drift 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 Drift 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="DisplayName") plt.show()
無料トライアル & 詳細情報
CData API Driver for Python の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Drift 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("api:///?Profile=C:\profiles\Drift.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, DisplayName FROM Contacts WHERE LastName = 'Stark'", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="DisplayName")
plt.show()