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

Productboard のデータへの接続

Productboard 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

ProductBoard 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、ProductBoard のワークスペース設定から 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：ProductBoard の API キーに設定します。

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

Productboard 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 Features WHERE IsArchived = 'false'", engine)

Productboard 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 Productboard 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\Productboard.apip&AuthScheme=APIKey&ProfileSettings='APIKey=your_api_key'")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM Features WHERE IsArchived = 'false'", engine)

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