コネクタと組み合わせることで、Pandas を使用してTableau CRM データを含むデータフレームを生成できます。 作成したデーフレームは、他のさまざまなPython パッケージに渡すことができます。

接続

Pandas はSQLAlchemy エンジンに依存してクエリを実行します。Pandas を使用する前に、インポートする必要があります。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("tableaucrm:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber")

データのクエリ

Pandas では、SELECT クエリはread_sql() メソッド呼び出しで、関連する接続オブジェクトと共に提供されます。Pandas はその接続上でクエリを実行し、さまざまな目的で使用されるデータフレームの形式で結果を返します。

df = pd.read_sql("""
	SELECT
	   Name,
	   CloseDate,
     $exNumericCol;
	FROM Dataset_Opportunity;""", engine)
print(df)

データの編集

新しいレコードをテーブルに挿入するには、新しいデータフレームを作成し、それに応じてフィールドを定義するだけです。 これが完了したら、以下の例のようにデータフレームでto_sql() を呼び出すだけで、コネクタでINSERT 操作を実行できます。"if _exists" 引数は、Pandas がテーブルをゼロから構築しようとするのを防ぐために、必ず"append" に設定してください：Pandas がデータフレームのインデックスをカラムとして書き込まないようにするには、index=False を設定します。

df = pd.DataFrame({"Name": ["12-31-2017"], "CloseDate": ["1-1-2018"]})
df.to_sql("Dataset_Opportunity", con=engine, if_exists="append", index=False)