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

Xero WorkflowMax データへの接続

Xero WorkflowMax 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。

WorkflowMax API に接続するには、Xero からAPIKey とAccountKey を取得します。取得については、 Xero のサポートにお問い合わせ頂く必要があります。(https://www.workflowmax.com/contact-us).

API キーとAccount キーを取得したら、APIKey とAccountKey 接続プロパティの値を設定してください。 これらが設定されれば、接続の準備は完了です。

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

engine = create_engine("xeroworkflowmax:///?APIKey=myApiKey&AccountKey=myAccountKey")

Xero WorkflowMax 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 Clients WHERE Name = 'Cynthia'""", engine)

Xero WorkflowMax 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、Xero WorkflowMax 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="Id", y="Name")
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("xeroworkflowmax:///?APIKey=myApiKey&AccountKey=myAccountKey")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Clients WHERE Name = 'Cynthia'""", engine)

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