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

SurveyMonkey のデータへの接続

SurveyMonkey 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。

SurveyMonkey はOAuth 2 認証標準を利用しています。SurveyMonkey がアンケートの回答を読むためにこれを必要とすることを考えると、アンケートを読むアカウントには有料プランのサブスクリプションが必要です。

SurveyMonkey への接続に使用できる認証方法は2つあります。

• プライベートoauth アプリケーションを登録するときに、パーソナルアクセストークンを使用します。
• パブリックoauth アプリケーションを登録するときに、OAuth を使用します。

パーソナルアクセストークンの使用

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には、ヘルプの「Creating a Custom OAuth App」の手順に従って、次の接続プロパティを設定します。

• OAuthAccessToken：アプリケーション設定で生成されたAccessToken に設定。
• InitiateOAuth：OFF に設定。

OAuth の使用

CData 製品はすでにSurveyMonkey にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デフォルトでは、自動的に埋め込みクレデンシャルを使用して接続します。

独自のカスタムOAuth アプリを使用したい場合は、ヘルプのCustom Credentials を参照してください。

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

engine = create_engine("surveymonkey:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber")

SurveyMonkey 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 RespondentId, ChoiceId FROM MySurvey_Responses WHERE ChoiceText = 'blue'", engine)

SurveyMonkey 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 SurveyMonkey 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="RespondentId", y="ChoiceId")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for SurveyMonkey の 30日間無料トライアルをダウンロードして、SurveyMonkey 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("surveymonkey:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:portNumber")
df = pandas.read_sql("SELECT RespondentId, ChoiceId FROM MySurvey_Responses WHERE ChoiceText = 'blue'", engine)

df.plot(kind="bar", x="RespondentId", y="ChoiceId")
plt.show()