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

Reckon データへの接続

Reckon 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。

ローカルReckon インスタンスに接続する場合は、接続プロパティを設定する必要はありません。

本製品は、リモートコネクタ経由でReckon にリクエストを作成します。Remote Connector はReckon と同じマシン上で動作し、軽量の組み込みWeb サーバーを介して接続を受け入れます。サーバーはSSL/TLS をサポートし、ユーザーにリモートマシンからのセキュアな接続を可能にします。

初めて組織ファイルに接続するときは、リモートコネクタをReckon で認可する必要があります。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Reckon 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Reckon 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、Reckon に連携するEngne を作成します。.

engine = create_engine("reckon:///?User=RCUser&Password=RCUserPassword&URL=http://remotehost:8166")

Reckon 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 Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'""", engine)

Reckon 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、Reckon 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="Name", y="CustomerBalance")
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("reckon:///?User=RCUser&Password=RCUserPassword&URL=http://remotehost:8166")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, CustomerBalance FROM Customers WHERE Type = 'Commercial'""", engine)

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