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

PostgreSQL のデータへの接続

PostgreSQL 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。

PostgreSQL への接続には、Server、Port（デフォルトは5432）、Database、およびUser、Password のプロパティを設定します。Database プロパティが設定されない場合には、User のデフォルトデータベースに接続します。

パスワード方式によるSSH 接続

パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: PostgreSQL のユーザ
• Password: PostgreSQL のパスワード
• Database: PostgreSQL の接続先データベース
• Server: PostgreSQL のサーバー
• Port: PostgreSQL のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Password"
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHPassword: SSH パスワード

接続文字列形式では以下のようになります。

User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=postgresql-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;

公開鍵認証方式によるSSH 接続

公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

• User: PostgreSQL のユーザ
• Password: PostgreSQL のパスワード
• Database: PostgreSQL の接続先データベース
• Server: PostgreSQL のサーバー
• Port: PostgreSQL のポート
• UserSSH: "true"
• SSHAuthMode: "Public_Key"
• SSHClientCertType: キーストアの種類
• SSHPort: SSH のポート
• SSHServer: SSH サーバー
• SSHUser: SSH ユーザー
• SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス

接続文字列形式では以下のようになります。

User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=PostgreSQL-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHClientCertType=PEMKEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;

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

engine = create_engine("postgresql:///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5432")

PostgreSQL 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 ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", engine)

PostgreSQL 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 PostgreSQL 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="ShipName", y="ShipCity")
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("postgresql:///?User=postgres&Password=admin&Database=postgres&Server=127.0.0.1&Port=5432")
df = pandas.read_sql("SELECT ShipName, ShipCity FROM Orders WHERE ShipCountry = 'USA'", engine)

df.plot(kind="bar", x="ShipName", y="ShipCity")
plt.show()