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Python pandas を使ってAzure Data Catalog のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAzure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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 AzureDataCatalog は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Azure Data Catalog にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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。
- Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAzure Data Catalog に接続します。create_engine 関数を使って、Azure Data Catalog 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("azuredatacatalog:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Azure Data Catalog 接続プロパティの取得・設定方法
OAuth 認証で接続
Azure Data Catalog の認証にはOAuth を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Catalog への認証」セクションを参照してください。
設定は任意ですが、CatalogName プロパティを設定することでAzure Data Catalog から返されるカタログデータを明示的に指定できます。
CatalogName：Azure Data Catalog に紐づいているカタログ名に設定。空のままにすると、デフォルトのカタログが使用されます。カタログ名は、「Azure Portal」->「データカタログ」->「カタログ名」から取得できます。
Azure Data Catalog 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 DslAddressDatabase, Type FROM Tables WHERE Name = 'FactProductInventory'""", engine)
Azure Data Catalog 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、Azure Data Catalog のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="DslAddressDatabase", y="Type") plt.show()
Azure Data Catalog 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("azuredatacatalog:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT DslAddressDatabase, Type FROM Tables WHERE Name = 'FactProductInventory'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="DslAddressDatabase", y="Type")
plt.show()
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