コネクタと組み合わせることで、Pandas を使用してSalesforce 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 を使用するには、事前にインポートする必要があります。Pandas は、以下のように、クエリ実行時にSQLAlchemy エンジンにも依存します。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("salesforce:///?User=myUser;Password=myPassword;Security Token=myToken;")

データのクエリ

SELECT クエリは、関連する接続オブジェクトとともに、Pandas の"read_sql()" メソッド呼び出しで提供されます。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フレームの形式で結果を返します。

df = pd.read_sql("""
	SELECT
	   BillingState,
	   Name,
     $exNumericCol;
	FROM Account;""", 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。そこから先は、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、Pandas がカラムとしてデータフレームインデックスを書き込むのを防ぐ必要がある場合はindex=False と設定します。

df = pd.DataFrame({"BillingState": ["Jon Doe"], "Name": ["John"]})
df.to_sql("Account", con=engine, if_exists="append", index=False)