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

次は接続文字列を作成してau PAY Market に接続します。create_engine 関数を使って、au PAY Market 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("aupaymarket:///?ApiKey=MyApiKey&ShopId=MyShopId")

au PAY マーケットに接続するには、ShopId およびApiKey が必要です。

au PAY マーケットへのアクセスの設定

ShopId およびApiKey を取得するには、以下の手順に従ってください。

• Wow! manager サイトにログインして、「各種お申し込み」メニューの「API利用申請」に移動します。
• API利用規約に同意します。
• 「APIキーの発行はこちら」をクリックします。
• 「発行」ボタンをクリックして、API キーを生成します。
• 「接続元IPアドレスを登録」に、対象とするIP アドレスを入力します。
• 「登録」ボタンをクリックして、設定を保存します。

au PAY マーケットアカウントの認証

次の接続プロパティを設定して接続します。

• ShopId：接続先のau PAY マーケットShop ID を設定。
• ApiKey：API キーを設定。au PAY マーケットストアアカウントから取得したAPI キーです。
• UseSandbox：Sandbox 環境に接続する場合はTrue を設定。

au PAY Market 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 ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'""", engine)

au PAY Market 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、au PAY Market データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="ItemCode", y="Price")
plt.show()

au PAY Market 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("aupaymarket:///?ApiKey=MyApiKey&ShopId=MyShopId")
df = pandas.read_sql("""SELECT ItemCode, Price FROM Items WHERE ItemCode = '99a87c0x3'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="ItemCode", y="Price")
plt.show()