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

Excel のデータへの接続

Excel 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。

Authentication セクションのExcelFile には有効なExcel ファイルを設定する必要があります。

Amazon S3 内のExcel への接続

URI をバケット内のExcel ファイルに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

• AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
• AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

Box 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

Dropbox 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。

SharePoint Online SOAP 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のExcel への接続

URI をExcel ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のExcel への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」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 Excel 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 Excel 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、Excel のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("excel:///?Excel File='C:/MyExcelWorkbooks/SampleWorkbook.xlsx'")

Excel 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, Revenue FROM Sheet WHERE Name = 'Bob'", engine)

Excel 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 Excel 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="Revenue")
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("excel:///?Excel File='C:/MyExcelWorkbooks/SampleWorkbook.xlsx'")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, Revenue FROM Sheet WHERE Name = 'Bob'", engine)

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