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

Square のデータへの接続

Square 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。

Square OAuth 認証標準を使用します。OAuth を使用して認証するには、Square にアプリを登録してOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を入手します。OAuth の使用方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご覧ください。

追加でLocationId を指定する必要がある場合があります。Locations テーブルをクエリすることでLocations のId を取得できます。または、クエリの検索項目にLocationId を設定することもできます。

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

engine = create_engine("square:///?OAuthClientId=MyAppId&OAuthClientSecret=MyAppSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&LocationId=MyDefaultLocation")

Square 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 Reason, RefundedMoneyAmount FROM Refunds WHERE Type = 'FULL'", engine)

Square 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 Square 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="Reason", y="RefundedMoneyAmount")
plt.show()

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CData Python Connector for Square の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Square 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("square:///?OAuthClientId=MyAppId&OAuthClientSecret=MyAppSecret&CallbackURL=http://localhost:33333&LocationId=MyDefaultLocation")
df = pandas.read_sql("SELECT Reason, RefundedMoneyAmount FROM Refunds WHERE Type = 'FULL'", engine)

df.plot(kind="bar", x="Reason", y="RefundedMoneyAmount")
plt.show()