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

はじめに

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Snowflake のデータへの接続

Snowflake 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。

それでは、Snowflake データベースに接続していきましょう。認証に加えて、以下の接続プロパティを設定します。

• Url：お使いのSnowflake URL を指定します。例：https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
  • Legacy URL を使用する場合：https://myaccount.region.snowflakecomputing.com
  • ご自身のURL は以下のステップで確認できます。
    1. Snowflake UI の左下にあるユーザー名をクリックします
    2. Account ID にカーソルを合わせます
    3. Copy Account URL アイコンをクリックして、アカウントURL をコピーします
• Database（オプション）：CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベースのものに制限したい場合に設定します
• Schema（オプション）：CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベーススキーマのものに制限したい場合に設定します

Snowflakeへの認証

CData 製品では、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、およびSSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User とPassword を設定し、AuthScheme プロパティで認証方法を選択してください。

キーペア認証

ユーザーアカウントに定義されたプライベートキーを使用してセキュアなトークンを作成し、キーペア認証で接続することも可能です。この方法で接続するには、AuthScheme をPRIVATEKEY に設定し、以下の値を設定してください。

• User：認証に使用するユーザーアカウント
• PrivateKey：プライベートキーを含む.pem ファイルへのパスなど、ユーザーに使用されるプライベートキー
• PrivateKeyType：プライベートキーを含むキーストアの種類（PEMKEY_FILE、PFXFILE など）
• PrivateKeyPassword：指定されたプライベートキーのパスワード

その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「Snowflakeへの認証」セクションをご確認ください。

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

engine = create_engine("snowflake:///?User=Admin&Password=test123&Server=localhost&Database=Northwind&Warehouse=TestWarehouse&Account=Tester1")

Snowflake 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 Id, ProductName FROM Products WHERE Id = '1'", engine)

Snowflake 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 Snowflake 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="Id", y="ProductName")
plt.show()

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CData Python Connector for Snowflake の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Snowflake 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("snowflake:///?User=Admin&Password=test123&Server=localhost&Database=Northwind&Warehouse=TestWarehouse&Account=Tester1")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, ProductName FROM Products WHERE Id = '1'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProductName")
plt.show()