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

Google Drive のデータへの接続

Google Drive 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。

Google Drive はOAuth 認証標準を利用しています。各ユーザーやドメイン内のユーザーの代わりに、CData 製品がGoogle API にアクセスすることを許可できます。 接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

詳細はヘルプドキュメントを参照してください。

尚、CData 製品はGoogle Drive のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。Google Drive に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。

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

engine = create_engine("googledrive:///?")

Google Drive 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, Size FROM Files WHERE Starred = 'true'", engine)

Google Drive 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 Google Drive 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="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("googledrive:///?")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, Size FROM Files WHERE Starred = 'true'", engine)

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