Monday.com のデータをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandas、Matplotlibを組み合わせ、リアルタイムのMonday.com のデータを分析・可視化する方法を解説。pandas.read_sqlでSDK接続をそのまま渡せます。

CData Connect AI Python SDKをpandasとMatplotlibに接続すると、パーソナルアクセストークンで認証するだけでリアルタイムのMonday.com のデータをDataFrameに読み込み、そのままグラフとして可視化できます。SQLAlchemyエンジンの設定やソースごとのドライバーインストールは不要です。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と pandas、Matplotlib のモジュールを使えば、Monday.com のデータを可視化する Monday.com 連携の Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Matplotlib の組み込み関数を使ってMonday.com のデータをクエリし、その結果を可視化する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要も、SQLAlchemy のエンジンを設定する必要もありません。パーソナルアクセストークンで接続して、その接続をそのまま pandas.read_sql に渡すだけです。

Connect AI で Monday.com に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Monday.com」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Monday.com に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Monday 接続プロパティの取得・設定方法

    Monday AuditLog API

    Monday AuditLog API は、API トークンによる認証のみをサポートしています。

    監査ログAPI トークンを生成するには：

    1. monday.com アカウントにログインします。
    2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
    3. 表示されたメニューからAdministration を選択します。
    4. 左側のナビゲーションでSecurity をクリックします。
    5. Audit タブをクリックします。
    6. Monitor by API -> Copy をクリックして、AuditLog API トークンをコピーします。

    API トークンを取得した後、以下の接続プロパティを設定します。

    • Schema："AuditLog" に設定。
    • AuthScheme：Token
    • APIToken：取得した監査ログAPI トークン
    • URL：Monday アカウントURL。ログイン後、自身のMonday ホームページのURL をコピーできます。例：https://your-account-name.monday.com/。

    Monday GraphQL API

    Monday GraphQL API は、API トークンまたはOAuth 標準による認証をサポートしています。

    API トークン

    API トークンで接続するには、AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

    1. monday.com アカウントにログインします。
    2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
    3. 表示されたメニューからAdministration を選択します（管理者権限が必要です）。
    4. 左側のナビゲーションでConnections をクリックし、表示されたページでAPI タブをクリックします。
    5. Personal API Token で、Create token をクリックしてパーソナルAPI トークンを作成します。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
      • すでにトークンを作成している場合は、Personal API Token でCopy ボタンをクリックしてAPI トークンをコピーします。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。

    OAuth で認証する場合は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）と Matplotlib をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install matplotlib

Python で Monday.com のデータを可視化する

モジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：Monday1）になります。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

pandas で Monday.com をクエリする

pandas の read_sql 関数を使って 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。エンジンは不要で、SDK の接続をそのまま渡すだけです。

df = pandas.read_sql(
    "SELECT Id, DueDate "
    "FROM [Monday1].[Monday].[Invoices] "
    "WHERE Status = 'SENT'",
    conn,
)

注意：pandas が、公式にサポートしているのは SQLAlchemy の接続のみであるという UserWarning を出力する場合があります。これは DB-API 接続を直接渡したときに想定される動作です。クエリは正しく実行されるため、この警告は無視して問題ありません。

Monday.com のデータを可視化する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、plot 関数を使ってチャートを作成します。show メソッドを使うと、チャートが新しいウィンドウに表示されます。

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

conn.close()
クエリ結果を表示した Matplotlib のチャート（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて、リアルタイムのMonday.com のデータを pandas に読み込めるようになりました。Monday.com（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pandas.read_sql(
    "SELECT Id, DueDate "
    "FROM [Monday1].[Monday].[Invoices] "
    "WHERE Status = 'SENT'",
    conn,
)

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

conn.close()

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