Python pandas を使ってMicrosoft Planner のデータを可視化・分析する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for MicrosoftPlanner は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Microsoft Planner にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Microsoft Planner のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でMicrosoft Planner にリアルタイムアクセスし、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 Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Microsoft Planner をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにMicrosoft Planner のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてMicrosoft Planner の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でMicrosoft Planner にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でMicrosoft Planner のデータを可視化

次は接続文字列を作成してMicrosoft Planner に接続します。create_engine 関数を使って、Microsoft Planner に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("microsoftplanner:///?OAuthClientId=MyApplicationId&OAuthClientSecret=MySecretKey&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

• InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
• Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

Microsoft Planner にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT TaskId, startDateTime FROM Tasks WHERE TaskId = 'BCrvyMoiLEafem-3RxIESmUAHbLK'""", engine)

Microsoft Planner のデータを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Microsoft Planner のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="TaskId", y="startDateTime")
plt.show()

Microsoft Planner からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("microsoftplanner:///?OAuthClientId=MyApplicationId&OAuthClientSecret=MySecretKey&CallbackURL=http://localhost:33333&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT TaskId, startDateTime FROM Tasks WHERE TaskId = 'BCrvyMoiLEafem-3RxIESmUAHbLK'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="TaskId", y="startDateTime")
plt.show()