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

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
pandas などのモジュールを使って Python で Microsoft Dataverse のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。

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 Microsoft Dataverse、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、Microsoft Dataverse に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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。Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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。

Microsoft Dataverse データ連携について

CData は、Microsoft Dataverse(旧 Common Data Service)のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:

  • Dataverse エンティティと Dataverse システムテーブルの両方にアクセスし、必要なデータを正確に扱うことができます。
  • Azure Active Directory、Azure マネージド サービス ID 認証情報、クライアントシークレットまたは証明書を使用した Azure サービスプリンシパルなど、さまざまな方法で Microsoft Dataverse に安全に認証できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Microsoft Dataverse エンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

CData のお客様は、データをデータウェアハウスにレプリケートしたい場合(他のデータソースと併せて)や、Microsoft エコシステム内のお気に入りのデータツール(Power BI、Excel など)または外部ツール(Tableau、Looker など)からライブ Dataverse データを分析したい場合など、さまざまな理由で当社の Dataverse 接続ソリューションを使用しています。


はじめに


Microsoft Dataverse のデータへの接続

Microsoft Dataverse 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。

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

  • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定します。
  • OrganizationUrl: 接続先の組織のURL、例えばhttps://organization.crm.dynamics.com などに設定。
  • Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

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

engine = create_engine("cds:///?OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/")

Microsoft Dataverse 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 AccountId, Name FROM Accounts WHERE Name = 'MyAccount'", engine)

Microsoft Dataverse 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 Microsoft Dataverse 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="AccountId", y="Name")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Microsoft Dataverse の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Microsoft Dataverse 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("cds:///?OrganizationUrl=https://myaccount.crm.dynamics.com/")
df = pandas.read_sql("SELECT AccountId, Name FROM Accounts WHERE Name = 'MyAccount'", engine)

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

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Microsoft Dataverse へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。Pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにMicrosoft Dataverse をシームレスに統合。