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Python pandas を使ってMonday.com のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でMonday.com 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Monday.com 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 Monday は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Monday.com にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Monday.com 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Monday.com 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。
- Monday.com 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Monday.com 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Monday.com 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Monday.com 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Monday.com のデータを可視化
次は接続文字列を作成してMonday.com に接続します。create_engine 関数を使って、Monday.com 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("monday:///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")
Monday 接続プロパティの取得・設定方法
Monday AuditLog API
Monday AuditLog API は、API トークンによる認証のみをサポートしています。
監査ログAPI トークンを生成するには：
- monday.com アカウントにログインします。
- 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
- 表示されたメニューからAdministration を選択します。
- 左側のナビゲーションでSecurity をクリックします。
- Audit タブをクリックします。
- Monitor by API -> Copy をクリックして、AuditLog API トークンをコピーします。
API トークンを取得した後、以下の接続プロパティを設定します。
- Schema："AuditLog" に設定。
- AuthScheme：Token
- APIToken：取得した監査ログAPI トークン
- URL：Monday アカウントURL。ログイン後、自身のMonday ホームページのURL をコピーできます。例：https://your-account-name.monday.com/。
Monday GraphQL API
Monday GraphQL API は、API トークンまたはOAuth 標準による認証をサポートしています。
API トークン
API トークンで接続するには、AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。
- monday.com アカウントにログインします。
- 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
- 表示されたメニューからAdministration を選択します（管理者権限が必要です）。
- 左側のナビゲーションでConnections をクリックし、表示されたページでAPI タブをクリックします。
- Personal API Token で、Create token をクリックしてパーソナルAPI トークンを作成します。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
- すでにトークンを作成している場合は、Personal API Token でCopy ボタンをクリックしてAPI トークンをコピーします。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
OAuth で認証する場合は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクションを参照してください。
Monday.com 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, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'""", engine)
Monday.com 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、Monday.com のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="DueDate") plt.show()
Monday.com 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("monday:///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="DueDate")
plt.show()
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