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

HubSpot データへの接続

HubSpot 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。

HubSpot はOAuth 認証標準を使用します。組み込みのOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を使用することも、自分でアプリを登録して使用することも可能です。app.

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

engine = create_engine("hubspot:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

HubSpot 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 Slug, PageViews FROM Prospects WHERE Region = 'ONTARIO'""", engine)

HubSpot 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、HubSpot 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="Slug", y="PageViews")
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("hubspot:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Slug, PageViews FROM Prospects WHERE Region = 'ONTARIO'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Slug", y="PageViews")
plt.show()