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

Perigon のデータへの接続

Perigon 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。

API キー認証の設定

Perigon API を利用するには、Perigon アカウントから API キーを取得する必要があります。Perigon ダッシュボードに移動して、アカウント設定から API キーを生成してください。

以下の接続プロパティを設定して接続を確立してください：

  • AuthScheme：APIKey に設定します。
  • APIKey：Perigon の API キーに設定します。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Perigon.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_api_key"

利用可能なテーブル

Perigon プロファイルでは、以下のテーブルにアクセスできます：

  • Articles - Perigon ニュースインテリジェンス API から取得したニュース記事
  • Headlines - 関連するヘッドライン記事をまとめたストーリークラスター
  • Sources - Perigon ニュースインテリジェンス API が追跡するニュースソース
  • Journalists - Perigon ニュースインテリジェンス API が追跡するジャーナリストのプロフィール

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 Perigon 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 Perigon 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、Perigon 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\Perigon.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your_api_key"")

Perigon 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 Articles WHERE  = ''", engine)

Perigon 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 Perigon 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("api:///?Profile=C:\profiles\Perigon.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings="APIKey=your_api_key"")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Articles WHERE  = ''", engine)

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

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Perigon に接続

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