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

Pipedrive のデータへの接続

Pipedrive 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。

Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法

Pipedrive には、接続および認証する2つの方法があります。Basic およびOAuth です。

Basic 認証

1. API トークンを取得します。
   1. Pipedrive ポータルを開きます。
   2. ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
   3. 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
   4. 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
2. 次の接続プロパティを設定します。
   • APIToken：取得したAPI トークンの値。
   • CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
   • AuthScheme：Basic。
3. 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。

API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。

OAuth 認証

ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクション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 Pipedrive 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 Pipedrive 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、Pipedrive のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("pipedrive:///?AuthScheme=Basic&CompanyDomain=MyCompanyDomain&APIToken=MyAPIToken")

Pipedrive 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 PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'", engine)

Pipedrive 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 Pipedrive 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="PersonName", y="UserEmail")
plt.show()

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CData Python Connector for Pipedrive の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Pipedrive 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("pipedrive:///?AuthScheme=Basic&CompanyDomain=MyCompanyDomain&APIToken=MyAPIToken")
df = pandas.read_sql("SELECT PersonName, UserEmail FROM Deals WHERE Value = '50000'", engine)

df.plot(kind="bar", x="PersonName", y="UserEmail")
plt.show()