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Python pandas を使ってBASE のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でBASE 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BASE 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 API は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで BASE にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、BASE 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BASE 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。
- BASE 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BASE 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BASE 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BASE 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BASE のデータを可視化
次は接続文字列を作成してBASE に接続します。create_engine 関数を使って、BASE 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("api:///?Profile=Base.apip&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
最初に、BASE のOAuth アプリを作成する必要があります。作成するには、https://developers.thebase.in/dashboardにアクセスし、「Create New Application」ボタンをクリックします。アプリ名を入力し、リダイレクトURLを指定して「Register」をクリックします。これで、クライアントIDとクライアントシークレットが表示されます。
次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。
以下の接続プロパティを設定すると、接続できるようになります。
- AuthScheme: OAuth に設定します。
- OAuthClientID: アプリ設定で指定したOAuth クライアントID を設定します。
- OAuthClientSecret: アプリ設定で指定したOAuth クライアントシークレットを設定します。
- CallbackURL: アプリ設定で指定したリダイレクトURI を設定します。
- InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定します。この設定を使って、OAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
BASE 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 Customers.ContactName, Orders.OrderDate FROM Customers, Orders WHERE Customers.CustomerID = 'Orders.CustomerID'""", engine)
BASE 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、BASE のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Customers.ContactName", y="Orders.OrderDate") plt.show()
BASE 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("api:///?Profile=Base.apip&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Customers.ContactName, Orders.OrderDate FROM Customers, Orders WHERE Customers.CustomerID = 'Orders.CustomerID'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Customers.ContactName", y="Orders.OrderDate")
plt.show()
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