Python で pandas を使って Smartsheet 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 Smartsheet、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、Smartsheet に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Smartsheet 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 Smartsheet 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 Smartsheet 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。Smartsheet 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 Smartsheet 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。
Smartsheet データ連携について
CData は、Smartsheet のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- 添付ファイル、カラム、コメント、ディスカッションの読み取りと書き込みができます。
- 個々のセルのデータを表示したり、セルの履歴をレポートしたりできます。
- 添付ファイルの削除やダウンロード、シートの作成・コピー・削除・移動、行の別のシートへの移動やコピーなど、Smartsheet 固有のアクションを実行できます。
ユーザーは、Tableau、Crystal Reports、Excel などの分析ツールと Smartsheet を統合しています。また、当社のツールを活用して Smartsheet データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしているお客様もいます。
はじめに
Smartsheet のデータへの接続
Smartsheet 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。
個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得する方法は次のとおりです。
- Smartsheet にログインします。
- 「アカウント」をクリックして「個人用の設定」を選択します。
- 「API アクセス」をクリックし、フォームを使用して新しいアクセストークンを生成するか、既存のアクセストークンを管理します。
その後、OAuthAccessToken を生成したトークンに設定します。
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 Smartsheet 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 Smartsheet 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、Smartsheet のデータを操作するための Engine を作成します。
engine = create_engine("smartsheet:///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")
Smartsheet 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 TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'", engine)
Smartsheet 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 Smartsheet 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="TaskName", y="Progress") plt.show()
無料トライアル & 詳細情報
CData Python Connector for Smartsheet の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Smartsheet 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("smartsheet:///?OAuthClientId=MyOauthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333")
df = pandas.read_sql("SELECT TaskName, Progress FROM Sheet_Event_Plan_Budget WHERE Assigned = 'Ana Trujilo'", engine)
df.plot(kind="bar", x="TaskName", y="Progress")
plt.show()