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

Avro のデータへの接続

Avro 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。

URI 接続プロパティをAvro ファイルの場所に設定して、ローカルのAvro ファイルに接続します。

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

engine = create_engine("avro:///?URI=C:/folder/table.avro")

Avro 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 Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = 'value_2'", engine)

Avro 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 Avro 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="Id", y="Column1")
plt.show()

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完全なソースコード

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

engine = create_engine("avro:///?URI=C:/folder/table.avro")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Column1 FROM SampleTable_1 WHERE Column2 = 'value_2'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Column1")
plt.show()