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

はじめに

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QuickBooks のデータへの接続

QuickBooks 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。

ローカルQuickBooks インスタンスへの接続には接続プロパティ入力は不要です。

CData 製品は、リモートコネクタ経由でQuickBooks にリクエストを作成します。リモートコネクタはQuickBooks と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて接続するときは、CData 製品をQuickBooks で認証する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「Using the Remote Connector」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 QuickBooks 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 QuickBooks 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、QuickBooks のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("quickbooks:///?URL=http://remotehost:8166&User=admin&Password=admin123")

QuickBooks 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, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'", engine)

QuickBooks 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 QuickBooks 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="CustomerBalance")
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("quickbooks:///?URL=http://remotehost:8166&User=admin&Password=admin123")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'", engine)

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