Python で pandas を使って Access データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Access、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Access に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Access のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Access のデータに接続し、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 Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Access のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Access に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Access に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Access のデータへの接続

Access のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

Access接続の設定方法

ローカルファイルへの接続設定

ローカル環境からAccess への接続は非常にシンプルです。ConnectionType をLocal に設定することで、CRUD 操作（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）をすべて実行できます。接続にはDataSource プロパティに以下のようなAcces sデータベースファイルのフルパスを指定します。

C:\Users\Public\Documents\MyDatabase.accdb

詳細な接続手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。

クラウドストレージ上のAccess ファイルへの接続設定

各種クラウドストレージに保存されているAccess ファイルへのアクセスにも対応しています。ただし、クラウド上のファイルに対するデータ操作は、INSERT、UPDATE、DELETE に制限されますのでご注意ください。

S3、Google Driver、OneDrive など、各種クラウドストレージ内のAccess ファイルへの接続方法はこちらの記事をご確認ください。

クラウド上のファイルを更新したい場合は、以下の手順で実施いただけます。

1. 対応するCData ドライバーを利用し、クラウドサービスからAccess ファイルをダウンロード
2. Access ドライバーを使用して、ローカル環境でファイルを編集
3. クラウドサービス用ドライバーのストアドプロシージャを使用して、更新ファイルをアップロード

具体例として、SharePoint 上のファイルを更新する場合の手順をご紹介します。

1. CData SharePoint ドライバーのDownloadDocument プロシージャを使用してファイルを取得
2. CData Access ドライバーでファイルの更新を実施
3. SharePoint ドライバーのUploadDocument プロシージャで更新内容を反映

DataSource 接続プロパティの設定について補足いたします。接続先のクラウドストレージを識別するための一意の接頭辞を指定し、続けて目的のファイルパスまたはフォルダパスを記述します。フォルダを指定した場合は1ファイルが1テーブルとして、単一ファイルの場合は単一テーブルとして扱われます。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Access にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Access のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Access のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("access:///?DataSource=C:/MyDB.accdb")

Access への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", engine)

Access のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Access のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Access の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Access のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("access:///?DataSource=C:/MyDB.accdb")
df = pandas.read_sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", engine)

df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight")
plt.show()