Python pandas を使ってOFX データをビジュアライズ

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

OFX データへの接続

OFX 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 セクションのOFXUser およびOFXPassword プロパティを、有効なOFX ユーザークレデンシャルに設定する 必要があります。これに加えて、FIURL、FIOrganizationName、およびFIID を設定することが必要です。 これは、financial インストール固有のものになります。さらに、OFXVersion、ApplicationVersion、ApplicationId を含む、 アプリケーション固有の設定も必要です。

一部のサービスへの接続には、AccountId、AccountType、BankId、BrokerId、およびCCNumber など追加のアカウント情報を指定する必要があります。

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OFX 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OFX 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、OFX に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("ofx:///?OFXUser=myUser&OFXPassword=myPassword&FIID=myFIID")

OFX 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, Amount FROM InvBalances WHERE ServiceType = 'CREDITCARD'""", engine)

OFX 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、OFX 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="Amount")
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("ofx:///?OFXUser=myUser&OFXPassword=myPassword&FIID=myFIID")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Amount FROM InvBalances WHERE ServiceType = 'CREDITCARD'""", engine)

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