Python で pandas を使って MongoDB 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 MongoDB、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、MongoDB に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、MongoDB 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 MongoDB 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 MongoDB 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。MongoDB 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 MongoDB 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。
MongoDB データ連携について
CData を使用すれば、MongoDB のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:
- MongoDB 2.6 以降のデータにアクセスでき、さまざまな MongoDB バージョンで幅広く使用できます。
- 柔軟な NoSQL により、非構造化データを簡単に管理できます(詳細はこちら:NoSQL 統合のための最先端ドライバー)。
- 他の NoSQL ドライバーに対する機能的な優位性を活用し、MongoDB データを扱う際の機能的なメリットを実現できます(詳細はこちら:NoSQL 向けドライバーの機能比較)。
MongoDB の柔軟性により、トランザクション、オペレーション、または分析データベースとして使用できます。つまり、CData のお客様は、ビジネスデータを MongoDB に統合したり、MongoDB データをデータウェアハウスに統合したり(またはその両方)するために当社のソリューションを使用しています。また、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールから MongoDB を直接分析・レポートするために、当社のライブ接続オプションを活用しているお客様もいます。
MongoDB のユースケースと CData が MongoDB 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください:The Top 10 Real-World MongoDB Use Cases You Should Know in 2024
はじめに
MongoDB のデータへの接続
MongoDB 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。
MongoDB への接続には、Server、Database、User、Password プロパティを設定します。MongoDB コレクションにテーブルとしてアクセスするには、自動スキーマ検出を使用することができます。もちろんスキーマ定義の.rsd ファイルを編集して自分でスキーマ定義を書くことも可能です。スキーマに縛られないフリーフォーマットクエリを投げることもできます。
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 MongoDB 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 MongoDB 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、MongoDB のデータを操作するための Engine を作成します。
engine = create_engine("mongodb:///?Server=MyServer&Port=27017&Database=test&User=test&Password=Password")
MongoDB 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 borough, cuisine FROM restaurants WHERE Name = 'Morris Park Bake Shop'", engine)
MongoDB 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 MongoDB 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="borough", y="cuisine") plt.show()
無料トライアル & 詳細情報
CData Python Connector for MongoDB の 30日間無料トライアルをダウンロードして、MongoDB 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("mongodb:///?Server=MyServer&Port=27017&Database=test&User=test&Password=Password")
df = pandas.read_sql("SELECT borough, cuisine FROM restaurants WHERE Name = 'Morris Park Bake Shop'", engine)
df.plot(kind="bar", x="borough", y="cuisine")
plt.show()