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

Power BI XMLA のデータへの接続

Power BI XMLA 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。

Microsoft PowerBIXMLA 接続プロパティの取得・設定方法

それでは、Microsoft PowerBIXMLA に接続していきましょう。接続するには、Workspace プロパティを有効なPowerBIXMLA ワークスペースに設定します（例：CData）。 Power BI Premium 容量のワークスペースのみがサポートされていることにご注意ください。Premium 容量のないワークスペースとは互換性がありません。

Microsoft PowerBIXMLA への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、様々な接続シナリオに対応するため3つの認証方法をサポートしています。Azure AD 認証、Azure サービスプリンシパルのクライアントシークレット認証、Azure サービスプリンシパルの証明書認証です。 各認証方法の詳細については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

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

engine = create_engine("powerbixmla:///?URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData")

Power BI XMLA 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 Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'", engine)

Power BI XMLA 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 Power BI XMLA 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="Country", y="Education")
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("powerbixmla:///?URL=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/CData")
df = pandas.read_sql("SELECT Country, Education FROM Customer WHERE Country = 'Australia'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Country", y="Education")
plt.show()