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

Sybase のデータへの接続

Sybase 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。

Sybase は、Basic 認証、Kerberos 認証、LDAP 認証などの認証方法をいくつかサポートしています。

Basic 認証を使用した接続

次を設定してデータを認証し接続します。User およびPassword を設定してSybaseIQ 認証を使用します。

• User：認証Sybase ユーザーのユーザー名に設定。
• Password：認証Sybase ユーザーのパスワードに設定。
• Server：SybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースインスタンスの名前またはネットワークアドレスに設定。
• Database：指定されたサーバーで実行されているSybaseIQ またはSAP SQL Anywhere データベースの名前に設定。

オプションで、UseSSL をtrue に設定することにより、TLS/SSL で接続を保護できます。

Note： 上記のCData 製品 設定でSAP SQL Anywhere のインスタンスに接続することもできます。

Kerberos 認証を使用した接続

Kerberos 認証を活用するには、次の接続プロパティを使用してそれを有効にすることから始めます。

• AuthScheme：Kerberos に設定すると、Sybase への認証に使用されます。

Kerberos 認証用に設定する必要がある接続プロパティに関しては、Kerberos の使用 情報を参照してください。

以下は接続文字列の例です。

Server=MyServer;Port=MyPort;User=SampleUser;Password=SamplePassword;Database=MyDB;Kerberos=true;KerberosKDC=MyKDC;KerberosRealm=MYREALM.COM;KerberosSPN=server-name

LDAP 認証を使用した接続

LDAP 認証で接続するには、LDAP 認証メカニズムを使用するようにSybase サーバーサイドを設定する必要があります。

LDAP 用にSybase を設定したら、Basic 認証と同じクレデンシャルを使用して接続できます。

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

engine = create_engine("sybase:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase&Charset=iso_1")

Sybase 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 ProductName = 'Konbu'", engine)

Sybase 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 Sybase 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 Sybase の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Sybase 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("sybase:///?User=myuser&Password=mypassword&Server=localhost&Database=mydatabase&Charset=iso_1")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, ProductName FROM Products WHERE ProductName = 'Konbu'", engine)

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