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

MarkLogic のデータへの接続

MarkLogic 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。

User、Password、および Server に、アカウントの認証情報と接続するサーバーのアドレスを設定します。また、REST Server Port を指定する必要があります。

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

engine = create_engine("marklogic:///?User='myusername'&Password='mypassword'&Server='http://marklogic'")

MarkLogic 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, TotalDue FROM Customer WHERE Id = '1'", engine)

MarkLogic 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 MarkLogic 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="TotalDue")
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("marklogic:///?User='myusername'&Password='mypassword'&Server='http://marklogic'")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE Id = '1'", engine)

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