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

SharePoint データ連携について

CData を使用すれば、SharePoint 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:

  • Windows SharePoint Services 3.0、Microsoft Office SharePoint Server 2007 以降、SharePoint Online を含む、幅広い SharePoint バージョンのデータにアクセスできます。
  • 非表示カラムとルックアップカラムのサポートにより、SharePoint のすべてにアクセスできます。
  • フォルダを再帰的にスキャンして、すべての SharePoint データのリレーショナルモデルを作成できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、ドキュメントや添付ファイルをアップロード・ダウンロードできます。

多くのお客様は、SharePoint データをデータベースやデータウェアハウスに統合するために CData ソリューションを活用していますが、Power BI、Tableau、Excel などのお気に入りのデータツールと SharePoint データを統合しているお客様もいます。

お客様が CData の SharePoint ソリューションで問題を解決している方法については、ブログをご覧ください:Drivers in Focus: Collaboration Tools


はじめに


SharePoint のデータへの接続

SharePoint 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 SharePoint への接続

URL の設定:

Microsoft SharePoint では、2つの範囲でデータを操作できます。グローバルなMicrosoft SharePoint サイト全体を対象にするか、個々のサイトのみを対象にするかを選択できます。

グローバルなMicrosoft SharePoint サイトですべてのリストおよびドキュメントを操作したい場合は、URL 接続プロパティをサイトコレクションURL に設定しましょう。以下のような形式です。

https://teams.contoso.com

個々のサイトのリストおよびドキュメントのみを扱いたい場合は、URL 接続プロパティを個々のサイトURL に設定してください。以下のような形式です。

https://teams.contoso.com/TeamA

続いて、お使いの環境に適した認証プロパティを設定していきましょう。詳細な設定手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご参照ください。

Microsoft SharePoint Online

SharePointEdition を"SharePoint Online" に設定し、User およびPassword にはSharePoint へのログオンで使用するクレデンシャル(例:Microsoft Online Services アカウントのクレデンシャル)を設定します。

Microsoft SharePoint Online は様々なクラウドベースアーキテクチャをサポートしており、それぞれ異なる認証スキームが利用できます。

  • Microsoft Entra ID(Azure AD)
  • ADFS、Okta、OneLogin、またはPingFederate SSO ID プロバイダーを介したシングルサインオン(SSO)
  • Azure MSI
  • Azure パスワード
  • OAuthJWT
  • SharePointOAuth

Microsoft SharePoint オンプレミス

Microsoft SharePoint オンプレミスでは、多くのオンプレミス環境に対応した認証方式をサポートしています。

  • Windows(NTLM)
  • Kerberos
  • ADFS
  • 匿名アクセス

まずSharePointEdition を"SharePoint On-Premises" に設定しましょう。

Windows(NTLM)認証

これは最も一般的な認証方式です。そのため、CData 製品ではNTLM をデフォルトとして使用するよう事前設定されています。Windows のUser およびPassword を設定するだけで接続できます。

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

engine = create_engine("sharepoint:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&Auth Scheme=NTLM&URL=http://sharepointserver/mysite&SharePointEdition=SharePointOnPremise")

SharePoint 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 Name, Revenue FROM MyCustomList WHERE Location = 'Chapel Hill'", engine)

SharePoint 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 SharePoint 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="Name", y="Revenue")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for SharePoint の 30日間無料トライアルをダウンロードして、SharePoint 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("sharepoint:///?User=myuseraccount&Password=mypassword&Auth Scheme=NTLM&URL=http://sharepointserver/mysite&SharePointEdition=SharePointOnPremise")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, Revenue FROM MyCustomList WHERE Location = 'Chapel Hill'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Revenue")
plt.show()

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詳細:

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