Python で pandas を使って Monday.com データを可視化する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Senior Technology Evangelist
pandas などのモジュールを使って Python で Monday.com のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。

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 Monday.com、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、Monday.com に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Monday.com 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 Monday.com 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 Monday.com 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。Monday.com 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 Monday.com 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。

Monday.com のデータへの接続

Monday.com 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。

Monday 接続プロパティの取得・設定方法

Monday AuditLog API

Monday AuditLog API は、API トークンによる認証のみをサポートしています。

監査ログAPI トークンを生成するには：

  1. monday.com アカウントにログインします。
  2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
  3. 表示されたメニューからAdministration を選択します。
  4. 左側のナビゲーションでSecurity をクリックします。
  5. Audit タブをクリックします。
  6. Monitor by API -> Copy をクリックして、AuditLog API トークンをコピーします。

API トークンを取得した後、以下の接続プロパティを設定します。

  • Schema："AuditLog" に設定。
  • AuthScheme：Token
  • APIToken：取得した監査ログAPI トークン
  • URL：Monday アカウントURL。ログイン後、自身のMonday ホームページのURL をコピーできます。例：https://your-account-name.monday.com/。

Monday GraphQL API

Monday GraphQL API は、API トークンまたはOAuth 標準による認証をサポートしています。

API トークン

API トークンで接続するには、AuthScheme をToken に設定し、次の手順でAPIToken を取得します。

  1. monday.com アカウントにログインします。
  2. 画面右上のアバター（画像アイコン）をクリックします。
  3. 表示されたメニューからAdministration を選択します（管理者権限が必要です）。
  4. 左側のナビゲーションでConnections をクリックし、表示されたページでAPI タブをクリックします。
  5. Personal API Token で、Create token をクリックしてパーソナルAPI トークンを作成します。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。
    • すでにトークンを作成している場合は、Personal API Token でCopy ボタンをクリックしてAPI トークンをコピーします。APIToken 接続プロパティをこの値に設定します。

OAuth で認証する場合は、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」セクション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 Monday.com 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 Monday.com 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、Monday.com のデータを操作するための Engine を作成します。 

engine = create_engine("monday:///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")

Monday.com 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 Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'", engine)

Monday.com 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 Monday.com 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="Id", y="DueDate")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Monday.com の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Monday.com のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。


完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("monday:///?APIToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiJ9.yJ0aWQiOjE0MTc4NzIxMiwidWlkIjoyNzI3ODM3OSwiaWFkIjoiMjAyMi0wMS0yMFQxMDo0NjoxMy45NDFaIiwicGV")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="DueDate")
plt.show()

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