Python pandas を使ってFreshBooks データをビジュアライズ

Python エコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うのに役立ちます。CData Python Connector for FreshBooks は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで FreshBooks にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、FreshBooks をビジュアライズできます。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でFreshBooks にリアルタイムアクセスし、クエリを実行し、結果をビジュアライズする方法を説明します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムFreshBooks データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。FreshBooks に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接FreshBooks 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（特にJOIN やSQL 関数など）。

FreshBooks データへの接続

FreshBooks への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

FreshBooks はOAuth 認証標準を利用しています。OAuth を使って認証するには、アプリケーションを作成してOAuthClientId、OAuthClientSecret、およびCallbackURL 接続プロパティを取得しなければなりません。

詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

以下の手順に従い、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクト経由でFreshBooks にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で、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ます：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でFreshBooks データをビジュアライズ

次は、接続文字列で接続を確立します。create_engine 関数を使って、FreshBooks に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("freshbooks:///?CompanyName=CData&Token=token")

FreshBooks にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Username, Credit FROM Clients WHERE Email = 'Captain Hook'""", engine)

FreshBooks データをビジュアライズ

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、FreshBooks data をグラフで表現してみます。show メソッドはグラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="Username", y="Credit")
plt.show()

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ソースコードe

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("freshbooks:///?CompanyName=CData&Token=token")
df = pandas.read_sql("""SELECT Username, Credit FROM Clients WHERE Email = 'Captain Hook'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Username", y="Credit")
plt.show()