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

PCA Sales のデータへの接続

PCA Sales 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。

PCA クラウド商魂・商管DX では、OAuth 2 認証標準を使います。

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、次のとおりです。

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定。InitiateOAuth を使って、OAuth 交換や、手動での接続文字列のアクセストークン設定の繰り返しを避けられます。
• OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントId に設定。
• OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定。
• CallbackURL：アプリケーション設定のリダイレクトURL に設定。
• ApiVersion：接続するPCA API Server バージョンを設定。
• DefaultDataArea：接続するデータ領域を設定。
• DataCenter：接続するサーバーのDataCenter 名を設定。
• ProductCode：PCA 製品コード名を設定。

接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでPCA Accounting 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。

ヘッドレスマシンの認証など、他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」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 PCA Sales 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 PCA Sales 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、PCA Sales のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("pcasales:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&ProductCode=MyProductCode&ApiVersion=V1&DataCenter=DataCenterName&DefaultDataArea=MyDefaultDataArea")

PCA Sales 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 SyohinCode, SyohinMei FROM MasterSms WHERE SyohinMei = 'Syohin'", engine)

PCA Sales 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 PCA Sales 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="SyohinCode", y="SyohinMei")
plt.show()

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CData Python Connector for PCA Sales の 30日間無料トライアルをダウンロードして、PCA Sales 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("pcasales:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&ProductCode=MyProductCode&ApiVersion=V1&DataCenter=DataCenterName&DefaultDataArea=MyDefaultDataArea")
df = pandas.read_sql("SELECT SyohinCode, SyohinMei FROM MasterSms WHERE SyohinMei = 'Syohin'", engine)

df.plot(kind="bar", x="SyohinCode", y="SyohinMei")
plt.show()