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

FTP のデータへの接続

FTP 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。

FTP は、プレーンテキスト接続およびSSL/TLS 接続の両方をサポートします。FTP サーバーに接続するには、RemoteHost、User、およびPassword を指定します。SSLMode およびSSLServerCert を設定して、TSL/SSL による接続をセキュアにします。TLS/SSL を介した接続の設定について詳しくは、ヘルプドキュメントの「高度な設定」を参照してください。

次の接続プロパティを設定し、ファイルシステムのリレーショナルビューをコントロールします。

• RemotePath：現在の作業ディレクトリに設定。
• TableDepth：ビューとしてレポートするサブフォルダの深度を制御するために設定。
• FileRetrievalDepth：ファイルを再帰的に取得し、Root テーブルにリストするために設定。

ストアドプロシージャ は、ファイル、のダウンロード、アップロード、およびプロトコルコマンドの送信に利用できます。 SQL を使用してサーバーと対話する方法の詳細については、ヘルプドキュメントの「データモデル」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 FTP 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 FTP 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、FTP のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("ftp:///?RemoteHost=MyFTPServer")

FTP 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 Filesize, Filename FROM MyDirectory WHERE FilePath = '/documents/doc.txt'", engine)

FTP 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 FTP 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="Filesize", y="Filename")
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("ftp:///?RemoteHost=MyFTPServer")
df = pandas.read_sql("SELECT Filesize, Filename FROM MyDirectory WHERE FilePath = '/documents/doc.txt'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Filesize", y="Filename")
plt.show()