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

CData Python Connector for NetSuite を使えば、Python でNetSuite をpandas やその他の標準モジュールでで呼び出し、データ分析やビジュアライズが可能になります。

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ことができます。CData Python Connector for NetSuite は、pandas、Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットから使用することで NetSuite にデータ連携するPython アプリケーションを構築し、NetSuite 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NetSuite 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NetSuite 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。NetSuite 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NetSuite 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)。

NetSuite データへの接続

NetSuite 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。

Authentication セクションで、User、Password プロパティを設定します。AccountId に企業アカウントのID を入力します。 オプションでRoleId を指定してログインユーザーの権限を制限することができます。

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

engine = create_engine("netsuite:///?Account Id=XABC123456&Password=password&User=user&Role Id=3&Version=2013_1")

NetSuite 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 CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'""", engine)

NetSuite 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、NetSuite 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="CustomerName", y="SalesOrderTotal")
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("netsuite:///?Account Id=XABC123456&Password=password&User=user&Role Id=3&Version=2013_1")
df = pandas.read_sql("""SELECT CustomerName, SalesOrderTotal FROM SalesOrder WHERE Class_Name = 'Furniture : Office'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="CustomerName", y="SalesOrderTotal")
plt.show()
 
 
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