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

Zoom のデータへの接続

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

Zoom API プロファイル設定

Zoom に認証するには、OAuth 標準を使用して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します。

まず、OAuth アプリを作成します。https://marketplace.zoom.us/develop/create に移動し、OAuth セクションのCreate をクリックします。アプリが個々のユーザー用かアカウント全体用かを選択し、アプリを公開するためのボックスのチェックを外します。アプリに名前を付けてCreate をクリックします。その後、Client Secret とClient ID が提供されます。

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OAuth Client ID を設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されているOAuth 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 Zoom 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 Zoom 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、Zoom 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\Zoom.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Zoom 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, JobTitle FROM MeetingRegistrants WHERE State = 'NC'", engine)

Zoom 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 Zoom 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="JobTitle")
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\Zoom.apip&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, JobTitle FROM MeetingRegistrants WHERE State = 'NC'", engine)

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

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