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Python pandas を使ってAzure Synapse のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でAzure Synapse 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 Synapse 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 AzureSynapse は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Azure Synapse にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Azure Synapse 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 Synapse 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 Synapse 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 Synapse 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 Synapse 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 Synapse 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 Synapse のデータを可視化
次は接続文字列を作成してAzure Synapse に接続します。create_engine 関数を使って、Azure Synapse 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("azuresynapse:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=Northwind")
Azure Synapse への接続
Azure Synapse データベースに接続するには、認証に加えて（下記参照）、次のプロパティを設定します。
- Server：Azure を実行しているサーバー。Azure ポータルにログインして、［Azure Synapse Analytics］->［Select your database］->［Overview］->［Server name］に進むと確認できます。
- Database：［Azure Synapse Analytics］ページのAzure ポータルに表示されるデータベース名。
Azure Synapse への認証
次のプロパティを使用してAzure Synapse に接続します。
- User：Azure との認証のためのユーザー名。
- Password：認証ユーザーに関連付けられたパスワード。
Azure Synapse 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 Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'""", engine)
Azure Synapse 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 Synapse のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProductName") plt.show()
Azure Synapse 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("azuresynapse:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=Northwind")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProductName")
plt.show()
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