Python で pandas を使って Azure Analysis Services 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 Analysis Services、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 Analysis Services 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 Analysis Services 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 Analysis Services 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 Analysis Services 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 Analysis Services 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 Analysis Services 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 Analysis Services のデータへの接続

Azure Analysis Services 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。

Azure Analysis Services（AAS）接続プロパティの取得・設定方法

接続するには、認証に加えて、Url プロパティを有効なAzure Analysis Services サーバー（例えばasazure://southcentralus.asazure.windows.net/server）に設定します。必要に応じて、Database プロパティを設定して、サーバー上のどのAzure データベースに接続するかを指定できます。

Azure Analysis Services はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Analysis Services への認証」セクションを参照してください。

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

engine = create_engine("aas:///?URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server")

Azure Analysis Services 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 Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'", engine)

Azure Analysis Services 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 Analysis Services 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="Country", y="Education")
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("aas:///?URL=asazure://REGION.asazure.windows.net/server")
df = pandas.read_sql("SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Country", y="Education")
plt.show()