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

Azure Table のデータへの接続

Azure Table 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。

Account プロパティをストレージアカウント名に設定し、ストレージアカウントのAccessKey を設定して接続します。これらの値を取得する方法は次のとおりです。

ストレージをBackend として使用している場合（デフォルト）

• Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「ストレージアカウント」を選択します。
• ストレージアカウントがない場合は、「追加」ボタンをクリックしてアカウントを作成します。
• 使用するストレージアカウントのリンクをクリックし、「設定」の「アクセスキー」を選択します。 「アクセスキー」ウィンドウには、ストレージアカウント名とCData 製品で使用するキー（接続にはkey1またはkey2のどちらかを使用できます）が含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

Azure SQL への接続

• Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「Azure Cosmos DB」を選択します。
• 使用するCosmos DB アカウントのリンクをクリックし、「設定」の「接続文字列」を選択します。 「接続文字列」ウィンドウには、Cosmos DB アカウント名とCData 製品で使用する主キーが含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

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

engine = create_engine("azuretables:///?AccessKey=myAccessKey&Account=myAccountName")

Azure Table 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 Name, Price FROM NorthwindProducts WHERE ShipCity = 'New York'", engine)

Azure Table 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 Azure Table 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="Name", y="Price")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Azure の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Azure Table 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("azuretables:///?AccessKey=myAccessKey&Account=myAccountName")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, Price FROM NorthwindProducts WHERE ShipCity = 'New York'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Price")
plt.show()