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Python pandas を使ってMoney Forward Expense のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でMoney Forward Expense をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるMoney Forward Expense 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for MFExpense は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Money Forward Expense にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Money Forward Expense のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でMoney Forward Expense にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Money Forward Expense をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにMoney Forward Expense のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてMoney Forward Expense の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でMoney Forward Expense にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でMoney Forward Expense のデータを可視化
次は接続文字列を作成してMoney Forward Expense に接続します。create_engine 関数を使って、Money Forward Expense に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("mfexpense:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
MoneyForward Expense はOAuth 2 認証標準を利用しています。MoneyForward Expense にアプリケーションを登録し、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。認証方法については、ヘルプドキュメントの「MoneyForward Expense への接続」を参照してください。
また、ほとんどのテーブルを操作するためにOfficeId プロパティを指定する必要があります。
Money Forward Expense 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 Offices WHERE Id = '1668776136772254'""", engine)
Money Forward Expense のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Money Forward Expense のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name") plt.show()
Money Forward Expense からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("mfexpense:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Offices WHERE Id = '1668776136772254'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()
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