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

Wave Financial のデータへの接続

Wave Financial 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。

Wave Financial 接続プロパティの取得・設定方法

Wave Financial は、データに接続する手段として、API トークンを指定する方法とOAuth 認証情報を使用する方法の2つを提供しています。

API トークン

1. Wave Financial アカウントにログインします。
2. 左ペインのManage Applications に移動します。
3. トークンを作成するアプリケーションを選択します。最初にアプリケーションを作成する必要がある場合があります。
4. API トークンを生成するには、Create token をクリックします。

OAuth

ヘルプドキュメントでは、以下の3つの一般的な認証フローでのWave Financial への認証について詳しく説明しています。

• デスクトップ：ユーザーのローカルマシン上でのサーバーへの接続で、テストやプロトタイピングによく使用されます。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。
• Web：共有ウェブサイト経由でデータにアクセスします。カスタムOAuth でのみ認証されます。
• ヘッドレスサーバー：他のコンピュータやそのユーザーにサービスを提供する専用コンピュータで、モニタやキーボードなしで動作するように構成されています。組み込みOAuth またはカスタムOAuth で認証されます。

カスタムOAuth アプリケーションの作成についての情報と、組み込みOAuth 認証情報を持つ認証フローでもカスタムOAuth アプリケーションを作成したほうがよい場合の説明については、ヘルプドキュメント の「カスタムOAuth アプリケーションの作成」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 Wave Financial 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 Wave Financial 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、Wave Financial のデータを操作するための Engine を作成します。

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

Wave Financial 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, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'", engine)

Wave Financial 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 Wave Financial 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="DueDate")
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("wavefinancial:///?")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, DueDate FROM Invoices WHERE Status = 'SENT'", engine)

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