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Python pandas を使ってEnterpriseDB のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でEnterpriseDB 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EnterpriseDB 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 EnterpriseDB は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで EnterpriseDB にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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。
- EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB 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EnterpriseDB のデータを可視化
次は接続文字列を作成してEnterpriseDB に接続します。create_engine 関数を使って、EnterpriseDB 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("enterprisedb:///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5444")
データに接続するには、以下の接続プロパティが必要です。
- Server: EnterpriseDB データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
- Port: EnterpriseDB データベースをホスティングしているサーバーのポート。
オプションで、以下を設定することもできます。
- Database: EnterpriseDB サーバーに接続する場合のデフォルトのデータベース。設定されていない場合は、ユーザーのデフォルトデータベースが使用されます。
Basic 認証による接続
Basic 認証を使って認証するには、以下を設定します。
- User：EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるユーザー。
- Password：EnterpriseDB サーバーに認証する際に使われるパスワード。
SSL 認証による接続
SSL 認証を利用して、セキュアなセッションを介してEnterpriseDB データに接続できます。以下の接続プロパティを設定して、データに接続します。
- SSLClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定します。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
- SSLClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
- SSLClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のSubject。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
- SSLClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
- SSLServerCert：サーバーが受け入れ可能な証明書。
EnterpriseDB 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 ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)
EnterpriseDB 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、EnterpriseDB のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity") plt.show()
EnterpriseDB 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("enterprisedb:///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5444")
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()
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