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Python pandas を使ってKintone のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でKintone 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Kintone 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 Kintone は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Kintone にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Kintone 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Kintone 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。
- Kintone 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Kintone 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Kintone 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Kintone 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Kintone のデータを可視化
次は接続文字列を作成してKintone に接続します。create_engine 関数を使って、Kintone 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("kintone:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com")
Kintone 接続プロパティの設定方法
Kintone に接続するには、以下の接続プロパティを設定する必要があります。
- URL：Kintone のアクセスURL（例：https://yoursitename.cybozu.com または https://yoursitename.kintone.com）
- User：アカウントのユーザー名
- Password：アカウントのパスワード
- AuthScheme：Password を指定
パスワード認証の代わりにAPI トークン認証を利用する場合は、ヘルプドキュメントの「接続の設定」セクションをご参照ください。
Basic 認証の設定
ご利用のKintone ドメインでBasic 認証を有効にしている場合は、接続プロパティの「詳細」設定で以下の項目を追加設定してください。
- BasicAuthUser：Basic認証のユーザー名
- BasicAuthPassword：Basic認証のパスワード
クライアント証明書認証の設定
Basic認証の代わりにクライアント証明書による認証を利用する場合は、以下の項目を設定してください。
- SSLClientCert：クライアント証明書のパス
- SSLClientCertType：証明書の種類
- SSLClientCertSubject：証明書のサブジェクト
- SSLClientCertPassword：証明書のパスワード
Kintone 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 Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'""", engine)
Kintone 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、Kintone のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Name", y="Description") plt.show()
Kintone 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("kintone:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&URL=http://subdomain.domain.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Description FROM Apps WHERE AppId = '1354841'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Name", y="Description")
plt.show()
CData で実現できるkintone 連携のユースケース
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