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

Oracle Eloqua Reporting のデータへの接続

Oracle Eloqua Reporting 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。

Oracle Eloqua Reporting では、以下の認証方法に対応しています。

• Basic 認証（ユーザーとパスワード）
• OAuth 2.0 コードグラントフロー
• OAuth 2.0 パスワードグラントフロー

Basic 認証（ユーザーとパスワード）

ユーザーとパスワードで認証するには、以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: Basic を指定します。
• Company: Oracle Eloqua Reporting アカウントに関連付けられた会社名を指定します。
• User: ログインアカウント名を指定します。
• Password: ログインパスワードを指定します。

OAuth 認証（コードグラントフロー）

OAuth コードグラントフローで認証するには、AuthScheme を OAuth に設定し、カスタム OAuth アプリケーションを作成します。カスタム OAuth アプリケーションの作成方法については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

続いて、以下のプロパティを設定します。

• InitiateOAuth: GETANDREFRESH を指定します。OAuthAccessToken の自動取得と更新に使用します。
• OAuthClientId: アプリケーション登録時に割り当てられたクライアント ID を指定します。
• OAuthClientSecret: アプリケーション登録時に割り当てられたクライアントシークレットを指定します。
• CallbackURL: アプリケーション登録時に定義したリダイレクト URI を指定します。

接続すると、デフォルトブラウザで Oracle Eloqua Reporting の OAuth エンドポイントが開きます。ログインしてアプリケーションに権限を付与してください。アクセストークンの有効期限が切れると、ドライバーが自動的に更新します。

OAuth 認証（パスワードグラントフロー）

OAuth パスワードグラントフローでは、OAuth アプリケーションの資格情報とユーザー資格情報を組み合わせて認証できます。ブラウザでの手動による権限付与は必要ありません。この認証方法を使用するには、OAuth アプリを作成する必要があります（ヘルプドキュメントを参照）。

以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme: OAuthPassword を指定します。
• Company: 会社の一意の識別子を指定します。
• User: ログインアカウント名を指定します。
• Password: ログインパスワードを指定します。
• OAuthClientId: カスタム OAuth アプリケーション登録時に割り当てられたクライアント ID を指定します。
• OAuthClientSecret: カスタム OAuth アプリケーション登録時に割り当てられたクライアントシークレットを指定します。

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 Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting 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、Oracle Eloqua Reporting のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("oracleeloquareporting:///?AuthScheme=Basic&User=user&Password=password&Company=MyCompany")

Oracle Eloqua Reporting 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 ,  FROM  WHERE  = ''", engine)

Oracle Eloqua Reporting 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 Oracle Eloqua Reporting 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="", y="")
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("oracleeloquareporting:///?AuthScheme=Basic&User=user&Password=password&Company=MyCompany")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM  WHERE  = ''", engine)

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