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

Procore のデータへの接続

Procore 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 接続プロパティにProcore プロファイルのディスク上の場所を設定します（例：C:\profiles\Procore.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティにProcore の接続文字列を設定します（以下を参照）。

Procore API プロファイル設定

Procore に認証し、自分のデータに接続したり、他のユーザーが自分のデータに接続できるようにするには、OAuth 標準を使用できます。

まず、Procore にOAuth アプリケーションを登録します。Developer Account にログインし、Create New App に移動することで登録できます。アプリを登録するために必要なすべてのステップに従います。まずSandbox Manifest の新しいバージョンを作成し、Production に昇格させてProduction Credentials を取得します。OAuth アプリケーションにはclient id とclient secret が割り当てられます。

以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います：

  • AuthScheme：OAuth 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。
  • OAuthClientId：アプリ設定で指定されているclient_id を設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているclient_secret を設定します。
  • CallbackURL：アプリ設定で指定されているRedirect URI を設定します。

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 Procore 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 Procore 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、Procore 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\Procore.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Procore 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, Name FROM Companies WHERE IsActive = 'true'", engine)

Procore 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 Procore 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="Name")
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\Procore.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Name FROM Companies WHERE IsActive = 'true'", engine)

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

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