Python で pandas を使って ADP 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 ADP、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、ADP に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、ADP 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 ADP 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 ADP 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。ADP 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 ADP 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。

ADP のデータへの接続

ADP 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。

ADP 接続プロパティの取得・設定方法

接続を確立する前に、ADP に連絡してOAuth アプリとそれに関連するクレデンシャルを提供してもらう必要があります。 これらのクレデンシャルはADP からのみ取得が可能で、直接取得することはできません。

ADP への接続

次のプロパティを指定してADP に接続します。

• OAuthClientId：ADP より提供されたアプリのクライアントId に設定。
• OAuthClientSecret：ADP より提供されたアプリのクライアントシークレットに設定。
• SSLClientCert：ADP より提供された証明書に設定。
• SSLClientCertPassword：証明書のパスワードに設定。
• UseUAT：CData 製品はデフォルトで、本番環境にリクエストを行います。開発者アカウントを使用している場合は、UseUAT をtrue に設定します。
• RowScanDepth：テーブルで利用可能なカスタムフィールドカラムをスキャンする行数の最大値。デフォルト値は100に設定されています。大きい値を設定すると、パフォーマンスが低下する場合があります。

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 ADP 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 ADP 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、ADP のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("adp:///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'")

ADP 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 AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'", engine)

ADP 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 ADP 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="AssociateOID", y="WorkerID")
plt.show()

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CData Python Connector for ADP の 30日間無料トライアルをダウンロードして、ADP 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("adp:///?OAuthClientId=YourClientId&OAuthClientSecret=YourClientSecret&SSLClientCert='c:\cert.pfx'&SSLClientCertPassword='admin@123'")
df = pandas.read_sql("SELECT AssociateOID, WorkerID FROM Workers WHERE AssociateOID = 'G3349PZGBADQY8H8'", engine)

df.plot(kind="bar", x="AssociateOID", y="WorkerID")
plt.show()