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

Oracle のデータへの接続

Oracle 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。

Oracle への接続には、PATH variable をアップデートして、ネイティブDLL が含まれるフォルダロケーションが含まれていることを確認します。ネイティブDLL は、インストールディレクトリのlib フォルダにあります。完了したら次のプロパティを設定します：

• Port: Oracle データベースをホストしているサーバーに接続するポート。
• User: Oracle データベースに接続するユーザーのID。
• Password: Oracle データベースに接続するユーザーのパスワード。
• Service Name: Oracle データベースのサービス名。

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

engine = create_engine("oracleoci:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Port=1521")

Oracle 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 CompanyName, City FROM Customers WHERE Country = 'US'", engine)

Oracle 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 Oracle 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="CompanyName", y="City")
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("oracleoci:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Port=1521")
df = pandas.read_sql("SELECT CompanyName, City FROM Customers WHERE Country = 'US'", engine)

df.plot(kind="bar", x="CompanyName", y="City")
plt.show()