Python pandas を使ってReckon Accounts Hosted データを可視化・分析する方法

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 ReckonAccountsHosted は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Reckon Accounts Hosted にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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。

1. Reckon Accounts Hosted 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
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにReckon Accounts Hosted データを連携
3. 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted 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Reckon Accounts Hosted データを可視化

次は接続文字列を作成してReckon Accounts Hosted に接続します。create_engine 関数を使って、Reckon Accounts Hosted 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("reckonaccountshosted:///?SubscriptionKey=my_subscription_key&CountryVersion=2021.R2.AU&CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW&User=my_user&Password=my_password&CallbackURL=http://localhost:33333&OAuthClientId=my_oauth_client_id&OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

CData 製品 はOAuth 経由でReckon Accounts Hosted にリクエストを作成します。次の接続プロパティを指定します。

• User： 必須。企業ファイルのユーザー名。
• Password： 必須。企業ファイルのパスワード。
• CompanyFile: 必須。企業ファイルへのパス。
• InitiateOAuth：アクセストークンの処理をドライバーに任せる場合はGETANDREFRESH に設定。
• CountryVersion：デフォルトは、2021.R2.AU です。

カスタムOAuth アプリケーションを作成し、以下の追加の接続プロパティを指定することもできます。

• SubscriptionKey：Azure Platform 上のReckon Portal から取得したAPI キー。
• OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントID に設定。
• OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定。
• CallbackURL：カスタムOAuth アプリのリダイレクトURI。

CData は、OAuth デスクトップ認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供します。ほかのOAuth 認証方法（Web、ヘッドレスなど）、カスタムOAuth アプリケーションの作成、その理由などについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

Reckon Accounts Hosted 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, Balance FROM Accounts WHERE IsActive = 'true'""", engine)

Reckon Accounts Hosted 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、Reckon Accounts Hosted データをグラフ化してみます。

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

Reckon Accounts Hosted 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("reckonaccountshosted:///?SubscriptionKey=my_subscription_key&CountryVersion=2021.R2.AU&CompanyFile=Q:/CompanyName.QBW&User=my_user&Password=my_password&CallbackURL=http://localhost:33333&OAuthClientId=my_oauth_client_id&OAuthClientSecret=my_oauth_client_secret&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Balance FROM Accounts WHERE IsActive = 'true'""", engine)

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