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

Typeform のデータへの接続

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

TypeForm API プロファイル設定

TypeForm への認証にはOAuth 標準を使用します。

TypeForm に認証するには、まずTypeForm でOAuth アプリケーションを登録および設定する必要があります：https://admin.typeform.com/account#/section/tokens。アプリにはclient ID とclient secret が割り当てられ、接続文字列で設定できます。OAuth アプリケーションの設定の詳細については、https://developer.typeform.com/get-started/ をご参照ください。

使用シナリオによって異なるリダイレクトURI が必要です：

  • CData デスクトップアプリケーション：CData デスクトップアプリケーション（Sync、API Server、ArcESB）は/src/oauthCallback.rst でOAuth トークンを受け入れます。ホストとポートはアプリケーションが使用するデフォルトポートと同じです。例えば、http://localhost:8019/ でCData Sync にアクセスする場合、リダイレクトURI はhttp://localhost:8019/src/oauthCallback.rst になります。
  • CData クラウドアプリケーション：CData クラウドアプリケーションはデスクトップ版と同様です。https://1.2.3.4/ でConnect AI にアクセスする場合、リダイレクトはhttps://1.2.3.4/src/oauthCallback.rst を使用します。
  • デスクトップアプリケーション：デスクトップアプリケーションを使用する場合、URI はhttps://localhost:33333 を推奨します。
  • Web アプリケーション：ドライバーを使用してWeb アプリケーションを開発する場合、https://my-website.com/oauth のような独自のURI を使用します。

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：アプリ設定で指定した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 Typeform 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 Typeform 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、Typeform 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\TypeForm.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Typeform 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, Title FROM Tags WHERE SettingsIsPublic = 'true'", engine)

Typeform 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 Typeform 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="Title")
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\TypeForm.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Title FROM Tags WHERE SettingsIsPublic = 'true'", engine)

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

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