Python で pandas を使って Sage 200 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 Sage 200、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、Sage 200 に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Sage 200 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 Sage 200 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 Sage 200 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。Sage 200 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 Sage 200 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。

Sage 200 のデータへの接続

Sage 200 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。

• Schema：どのエディションのSage 200 に接続するかを決定します。StandardUK または ProfessionalUK を指定してください。
• Subscription Key：接続を確立するために使用するAPI へのアクセスを提供します。まず、 Sage 200 API web サイトにログインして、アカウントにマッチするAPI エディションにサブスクライブしてください。 こちらから手順を実行できます。https://developer.columbus.sage.com/docs/services/api/uk. その後、Sage 200 へのログインするとプロファイル内でサブスクリプションキーを確認できます。

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 Sage 200 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 Sage 200 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、Sage 200 のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("sage200:///?SubscriptionKey=12345&Schema=StandardUK")

Sage 200 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 Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'", engine)

Sage 200 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 Sage 200 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="Id", y="Code")
plt.show()

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CData Python Connector for Sage 200 の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Sage 200 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("sage200:///?SubscriptionKey=12345&Schema=StandardUK")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Code FROM Banks WHERE Code = '12345'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Code")
plt.show()