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Python pandas を使ってSQL Server のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSQL Server 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SQL Server 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 SQL は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで SQL Server にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、SQL Server 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SQL Server 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。
- SQL Server 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SQL Server 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SQL Server 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SQL Server 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SQL Server のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSQL Server に接続します。create_engine 関数を使って、SQL Server 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("sql:///?User=myUser&Password=myPassword&Database=NorthWind&Server=myServer&Port=1433")
SQL Server 接続プロパティの取得・設定方法
Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します。
- Server: SQL Server が稼働するサーバー名。
- User: SQL Server に接続するユーザー名。
- Password: 接続するユーザーのパスワード。
- Database: SQL Server データベース名。
Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse への接続
Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse には以下の接続プロパティを入力して接続します:
- Server: Azure 上のサーバー。Azure ポータルの「SQL databases」（もしくは「SQL data warehouses」）-> データベースを選択 -> 「Overview」-> 「Server name」で確認が可能です。
- User: Azure に認証するユーザー名。
- Password: 認証するユーザーのパスワード。
- Database: Azure ポータルでSQL databases (or SQL warehouses) ページに表示されるデータベース名。
SQL Server 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, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)
SQL Server 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、SQL Server のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="Freight") plt.show()
SQL Server 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("sql:///?User=myUser&Password=myPassword&Database=NorthWind&Server=myServer&Port=1433")
df = pandas.read_sql("""SELECT ShipName, Freight FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="Freight")
plt.show()
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