各製品の資料を入手。
詳細はこちら →
製品をチェック
Python pandas を使ってADP のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でADP をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるADP 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for ADP は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで ADP にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、ADP のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でADP にリアルタイムアクセスし、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 Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- ADP をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにADP のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてADP の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でADP にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でADP のデータを可視化
次は接続文字列を作成してADP に接続します。create_engine 関数を使って、ADP に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("adp:///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
ADP 接続プロパティの取得・設定方法
接続を確立する前に、ADP に連絡してOAuth アプリとそれに関連するクレデンシャルを提供してもらう必要があります。 これらのクレデンシャルはADP からのみ取得が可能で、直接取得することはできません。
ADP への接続
次のプロパティを指定してADP に接続します。
- OAuthClientId：ADP より提供されたアプリのクライアントId に設定。
- OAuthClientSecret：ADP より提供されたアプリのクライアントシークレットに設定。
- SSLClientCert：ADP より提供された証明書に設定。
- SSLClientCertPassword：証明書のパスワードに設定。
- UseUAT：CData 製品はデフォルトで、本番環境にリクエストを行います。開発者アカウントを使用している場合は、UseUAT をtrue に設定します。
- RowScanDepth：テーブルで利用可能なカスタムフィールドカラムをスキャンする行数の最大値。デフォルト値は100に設定されています。大きい値を設定すると、パフォーマンスが低下する場合があります。
ADP にアクセスするSQL を実行
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'""", engine)
ADP のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、ADP のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="AssociateOID", y="WorkerID") plt.show()
ADP からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("adp:///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="AssociateOID", y="WorkerID")
plt.show()
関連コンテンツ
