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Tally へのデータ連携用のPython Connector ライブラリPandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにTally をシームレスに統合。

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

CData Python Connector を使えば、Python でTally 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。

加藤龍彦
ウェブデベロッパー

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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 Tally は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Tally にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Tally 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Tally 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. Tally 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Tally 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Tally 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Tally 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Tally データを可視化

次は接続文字列を作成してTally に接続します。create_engine 関数を使って、Tally 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("tally:///?Url='http://localhost:9000'")

Tally 接続プロパティの取得・設定方法

Tally インスタンスに接続するには、次の接続プロパティを設定します。

  • Url:Tally インスタンスのURL に設定。例:http://localhost:9000

Tally 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, Address FROM Company WHERE CompanyNumber = '1000'""", engine)

Tally 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、Tally データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Address")
plt.show()
Tally データ in a Python plot (Salesforce is shown).

Tally 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("tally:///?Url='http://localhost:9000'")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Address FROM Company WHERE CompanyNumber = '1000'""", engine)

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

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