Python で pandas を使って DB2 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 IBM DB2、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、DB2 に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、DB2 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 DB2 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 DB2 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。DB2 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 DB2 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。

DB2 のデータへの接続

DB2 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。

DB2 に接続するには以下のプロパティを設定します。

• Server: DB2 を実行するサーバー名。
• Port: DB2 サーバーのポート。
• Database: DB2 データベース名。

接続の準備ができたら、認証スキームを選択し、以下で説明するように適切なプロパティを設定します。

CData 製品 は、DB2 への認証に4つの異なるスキームをサポートします。DB2 ユーザー資格情報（デフォルト）、暗号化されたユーザー資格情報、IBM Identity and Access Management（IAM）認証、および Kerberos です。

DB2 ユーザー資格情報

ユーザー資格情報を使用して認証するには、次のプロパティを設定します。

• AuthScheme：USRIDPWD。
• User：データベースへのアクセス権を持つユーザーのユーザー名。
• Password：データベースへのアクセス権を持つユーザーのパスワード。

暗号化されたユーザー資格情報

サーバーがセキュア認証に対応しており、暗号化されたユーザー資格情報を使用して認証を行いたい場合は、このプロパティを設定します。

• AuthScheme：EUSRIDPWD

IAM、Kerberos で認証したい場合は、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。

パスワード方式によるSSH 接続

パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: DB2 のユーザ
• Password: DB2 のパスワード
• Database: DB2 の接続先データベース
• Server: DB2 のサーバー
• Port: DB2 のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Password"
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHPassword: SSH パスワード

接続文字列形式では以下のようになります。

Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=testUseSSH=true;SSHAuthMode=Password;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;

公開鍵認証方式方式によるSSH 接続

公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: DB2 のユーザ
• Password: DB2 のパスワード
• Database: DB2 の接続先データベース
• Server: DB2 のサーバー
• Port: DB2 のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Public_Key"
• SSHClientCertType: キーストアの種類
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス

接続文字列形式では以下のようになります。

Server=10.0.1.2;Port=50000;User=admin;Password=admin;Database=test;UseSSH=true;SSHAuthMode=Public_Key;SSHClientCertType=PUBLIC_KEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;

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 DB2 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 DB2 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、DB2 のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("db2:///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")

DB2 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 OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", engine)

DB2 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 DB2 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="OrderName", y="Freight")
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("db2:///?Server=10.0.1.2&Port=50000&User=admin&Password=admin&Database=test")
df = pandas.read_sql("SELECT OrderName, Freight FROM Orders WHERE ShipCity = 'New York'", engine)

df.plot(kind="bar", x="OrderName", y="Freight")
plt.show()