Python pandas を使ってFreshdesk 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 FreshDesk は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで Freshdesk にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、Freshdesk 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Freshdesk 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Freshdesk 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。Freshdesk 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Freshdesk 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）。

Freshdesk データへの接続

Freshdesk 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。

FreshDesk はbasic 認証を使用します。データへの接続には、次の接続プロパティを設定してください。

• Domain：この値を、FreshDesk アカウントに紐づけられたドメインに設定します。例えば、 https://my_domain.freshdesk.comです。
• APIKey：この値を、FreshDesk アカウントに紐づけられたAPI キーに設定します。API キーを取得するには、 サポートPortal にログインして、-> 右上端のプロファイル写真をクリック、-> プロファイル設定ページに移動します。API キーは、 右のchange password セクションの下から生成できます。

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Freshdesk 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Freshdesk 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、Freshdesk に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("freshdesk:///?Domain=MyDomain&APIKey=myAPIKey")

Freshdesk 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 Id, Name FROM Tickets WHERE Status = '2'""", engine)

Freshdesk 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、Freshdesk 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="Id", y="Name")
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("freshdesk:///?Domain=MyDomain&APIKey=myAPIKey")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Tickets WHERE Status = '2'""", engine)

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