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

Webex のデータへの接続

Webex 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。

Webex への認証では、OAuth 標準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。

OAuth 認証の設定

まず、Webex に OAuth アプリケーションを登録する必要があります。登録するには、Webex Developer Portal に移動して、新しいインテグレーションを作成します。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して接続を確立してください：

  • AuthScheme：OAuth に設定します。
  • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使うと、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た client_id に設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定された client_secret に設定します。
  • CallbackURL：アプリ設定で指定されたリダイレクト URI に設定します。
  • Scope：ProfileSettings に設定して、認可時にリクエストする OAuth スコープを指定します。複数のスコープはスペースで区切ることができます（例：ProfileSettings='Scope=spark:all spark:kms'）。

接続文字列の例：

Profile=C:\profiles\Webex.apip;Authscheme=OAuth;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=your_client_id;OAuthClientSecret=your_client_secret;CallbackUrl=your_callback_url;ProfileSettings='Scope=your_scopes';

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 Webex 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 Webex 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、Webex 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\Webex.apip&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&ProfileSettings='Scope=your_scopes'")

Webex 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 AdminAuditEvents WHERE OrgId = 'org123'", engine)

Webex 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 Webex 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\Webex.apip&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&ProfileSettings='Scope=your_scopes'")
df = pandas.read_sql("SELECT ,  FROM AdminAuditEvents WHERE OrgId = 'org123'", engine)

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

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