Python pandas を使って楽楽明細 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 楽楽明細 にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、楽楽明細 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楽楽明細 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. 楽楽明細 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 ツールに楽楽明細 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楽楽明細 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楽楽明細 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 で楽楽明細 のデータを可視化

次は接続文字列を作成して楽楽明細 に接続します。create_engine 関数を使って、楽楽明細 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=C:\profiles\RakurakuMeisai.apip&ProfileSettings='APIKey=my_api_key&Account=my_account_name&Domain=my_domain_name&'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

「楽楽明細API キー」、「ドメイン」、「アカウント」を入力することで、楽楽明細に接続できます。API キーは、楽楽明細のユーザー設定ページで生成できます。ドメインとアカウントは、ご利用の環境のURL から見つけることができます。これらのプロパティを取得したら、ProfileSettings 接続プロパティに設定してください。

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。

楽楽明細 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 CustomerName, EmailAddress FROM Customers WHERE CustomerCode = '1'""", engine)

楽楽明細 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、楽楽明細 のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="CustomerName", y="EmailAddress")
plt.show()

楽楽明細 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=C:\profiles\RakurakuMeisai.apip&ProfileSettings='APIKey=my_api_key&Account=my_account_name&Domain=my_domain_name&'InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT CustomerName, EmailAddress FROM Customers WHERE CustomerCode = '1'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="CustomerName", y="EmailAddress")
plt.show()