Python で pandas を使って Clio データを可視化する方法

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
pandas などのモジュールを使って Python で Clio のデータをリアルタイムに分析・可視化する方法を紹介します。

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData API Driver for Python、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Clio に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Clio のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Clio のデータに接続し、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 Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Clio のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Clio に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Clio に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Clio のデータへの接続

Clio のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

まず、Profile 接続プロパティをディスク上のClio プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\Clio.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをClio の接続文字列に設定します（以下を参照）。

Clio API プロファイル設定

Clio はOAuth ベースの認証を使用します。

まず、Clio でOAuth アプリケーションを登録します。Developer アカウントにログインし、Add ボタンをクリックして登録できます。ここでアプリケーションの詳細とスコープを入力します。これらの詳細は、Clio ユーザーがアプリケーションの認可を求められたときに表示されます。OAuth アプリケーションにはclient id（キー）とclient secret（シークレット）が割り当てられます。また、ProfileSettings 接続プロパティでRegion を設定します。

以下の接続プロパティを設定すると、接続できるようになります。

  • AuthScheme：OAuth 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。
  • OAuthClientId：アプリ設定で指定されたclient_id に設定します。
  • OAuthClientSecret：アプリ設定で指定されたclient_secret に設定します。
  • CallbackURL：アプリ設定で指定されたRedirect URI に設定します。
  • Region：ProfileSettings でClio の地理的リージョンに設定します。デフォルトはapp.clio.com です。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Clio にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、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てください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Clio のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Clio のデータを操作するための Engine を作成します。 

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Clio.apip&ProfileSettings='Region=your_region'&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")

Clio への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。 

df = pandas.read_sql("SELECT Id, Total FROM Bills WHERE State = 'awaiting_payment'", engine)

Clio のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Clio のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、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="Total")
plt.show()

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("api:///?Profile=C:\profiles\Clio.apip&ProfileSettings='Region=your_region'&Authscheme=OAuth&OAuthClientId=your_client_id&OAuthClientSecret=your_client_secret&CallbackUrl=your_callback_url")
df = pandas.read_sql("SELECT Id, Total FROM Bills WHERE State = 'awaiting_payment'", engine)

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

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