Python で pandas を使って Oracle Eloqua 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 Eloqua、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、Oracle Eloqua に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Oracle Eloqua 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 Oracle Eloqua 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 Oracle Eloqua 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。Oracle Eloqua 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 Oracle Eloqua 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。
Oracle Eloqua のデータへの接続
Oracle Eloqua 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。
Oracle Eloqua への標準的な認証方法は、ログインメソッドによるものです。ログインメソッドでは、Company を設定し、User およびPassword をログインに使用するクレデンシャルに設定する必要があります。このメソッドは、SSL でHTTP Basic 認証を使用します。
あるいは、Oracle Eloqua OAuth 認証を使用して接続することもできます。これは、ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合に使用できます。OAuth は、他のユーザーが彼らのデータにアクセスできるようにするのに適しています。ログインクレデンシャルを使う方法は、自分のデータへのアクセスに適しています。
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 Oracle Eloqua 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 Oracle Eloqua 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、Oracle Eloqua のデータを操作するための Engine を作成します。
engine = create_engine("oracleeloqua:///?User=user&Password=password&Company=CData")
Oracle Eloqua 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, ActualCost FROM Campaign WHERE ShipCity = 'New York'", engine)
Oracle Eloqua 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 Oracle Eloqua 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="ActualCost") 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("oracleeloqua:///?User=user&Password=password&Company=CData")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, ActualCost FROM Campaign WHERE ShipCity = 'New York'", engine)
df.plot(kind="bar", x="Name", y="ActualCost")
plt.show()