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

次は接続文字列を作成してfreee に接続します。create_engine 関数を使って、freee 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("api:///?Profile=freee.apip&ProfileSettings='CompanyId=1234567&'&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

まずはOAuth アプリを作成します。https://app.secure.freee.co.jp/developers/applications にアクセスして、「新しいアプリケーションの作成」ボタンをクリックします。アプリケーション名を指定し、リダイレクトURL を設定して登録をクリックします。そうすると、クライアントシークレットとクライアントID が発行されます。

次に、プロファイルをダウンロードしてドライバーがアクセス可能な場所に配置します。こちらからプロファイルをダウンロードして、「C:/profiles/」 などに設置してください。

その後、Companies ビューからCompanyId を取得します。以下の接続プロパティを設定したら、接続する準備ができます。

• AuthScheme：OAuth に設定します。
• OAuthClientID：アプリ設定で指定されたOAuth クライアントID に設定します。
• OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたOAuth クライアントシークレットに設定します。
• CallbackURL：アプリ設定で指定したリダイレクトURI に設定します。
• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。

freee 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 Amount, IssueDate FROM Deals WHERE Id = '1'""", engine)

freee 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、freee のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Amount", y="IssueDate")
plt.show()

freee 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("api:///?Profile=freee.apip&ProfileSettings='CompanyId=1234567&'&Authscheme=OAuth&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Amount, IssueDate FROM Deals WHERE Id = '1'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Amount", y="IssueDate")
plt.show()