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

Exact Online のデータへの接続

Exact Online 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。

Exact Online はOAuth 認証標準を使用します。埋め込みクレデンシャルを使用する、またはExact にOAuth アプリを登録して独自のクレデンシャルを取得できます。 OAuth 値に加え、Region を指定します。Division が設定されない場合は、デフォルトのDivision が使用されます。

詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」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 Exact Online 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 Exact Online 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、Exact Online のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("exactonline:///?Region='United States'&Division=5512")

Exact Online 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 Name, CreditLinePurchase FROM Accounts WHERE IsCompetitor = 'False'", engine)

Exact Online 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 Exact Online 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="Name", y="CreditLinePurchase")
plt.show()

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完全なソースコード

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

engine = create_engine("exactonline:///?Region='United States'&Division=5512")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, CreditLinePurchase FROM Accounts WHERE IsCompetitor = 'False'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="CreditLinePurchase")
plt.show()