Python で pandas を使って Sage Cloud Accounting 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 Cloud Accounting、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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting のデータへの接続

Sage Cloud Accounting 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。

埋め込みOAuth 接続を使用することでSage Business Cloud Accounting に接続できます。接続すると、ブラウザにSage Business Cloud Accounting OAuth エンドポイントが開きます。 OAuth 処理を完了するにはログインして権限を付与します。OAuth 認証フローの詳細については、オンラインヘルプドキュメントの「OAuth」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 Sage Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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 Cloud Accounting のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("sagebcaccounting:///?")

Sage Cloud Accounting 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 contact_name, total_amount FROM SalesInvoices WHERE sent = 'TRUE'", engine)

Sage Cloud Accounting 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 Cloud Accounting 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="contact_name", y="total_amount")
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("sagebcaccounting:///?")
df = pandas.read_sql("SELECT contact_name, total_amount FROM SalesInvoices WHERE sent = 'TRUE'", engine)

df.plot(kind="bar", x="contact_name", y="total_amount")
plt.show()