Python で pandas を使って Microsoft Exchange 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 Exchange、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 Exchange 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 Exchange 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 Exchange 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 Exchange 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 Exchange 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 Exchange 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 Exchange のデータへの接続

Microsoft Exchange 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。

Microsoft Exchange への接続

Exchange への接続には2つのスキーマがあります。

• Microsoft Graph
• Exchange Web Services（EWS）（非推奨）
  Note：Microsoft は、Exchange Online ユーザーに対してMicrosoft Graph への切り替えを推奨しています。

Microsoft Graph とEWS を切り替えるには、Schema をMSGraph またはEWS（非推奨）に設定します。

Microsoft Exchange OnPremises への認証

Microsoft Exchange OnPremises は、Basic（デフォルト）、Digest、Negotiate、NTLM 認証をサポートします。

Basic（デフォルト）

Microsoft Exchange OnPremises では、Basic がデフォルトの認証として設定されます。 Basic 認証を使用するには、以下のプロパティを設定します。

• AuthScheme：Basic。
• User：ユーザーのログインID。
• Password：ユーザーのログインパスワード。

他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

Microsoft Exchange Online への認証

Microsoft Exchange Online は、複数のOAuth ベースの認証をサポートしています。 Microsoft Graph を介してExchange Online に接続する場合は、Schema をMSGraph に設定します。

認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」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 Microsoft Exchange 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 Exchange 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 Exchange のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("exchange:///?User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com'&Password='myPassword'&Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx'&Platform='Exchange_Online'")

Microsoft Exchange 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 GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'", engine)

Microsoft Exchange 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 Exchange 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="GivenName", y="Size")
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("exchange:///?User='myUser@mydomain.onmicrosoft.com'&Password='myPassword'&Server='https://outlook.office365.com/EWS/Exchange.asmx'&Platform='Exchange_Online'")
df = pandas.read_sql("SELECT GivenName, Size FROM Contacts WHERE BusinnessAddress_City = 'Raleigh'", engine)

df.plot(kind="bar", x="GivenName", y="Size")
plt.show()