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

Pinecone のデータへの接続

Pinecone 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。

認証

Pinecone への認証では、API キー認証を使って自分のデータに接続したり、他のユーザーが各自のデータに接続できるようにしたりできます。

API キー認証の設定

API キーで認証するには、https://app.pinecone.io/ の Pinecone コンソールから API Key を取得します。

取得したら、AuthScheme を APIKey に設定し、API キーを指定して接続します：

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

接続文字列の例：

標準的な API キー設定： 

Profile=C:\profiles\Pinecone.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings='APIKey=your_api_key;APIVersion=2025-10';

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 Pinecone 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 Pinecone 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、Pinecone 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\Pinecone.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_api_key&APIVersion=2025-10'")

Pinecone 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 Indexes WHERE Name = 'my-index'", engine)

Pinecone 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 Pinecone 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\Pinecone.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_api_key&APIVersion=2025-10'")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Indexes WHERE Name = 'my-index'", engine)

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

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API Driver で Pinecone のライブデータに接続

Pinecone に接続

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