Python で pandas を使って Keap データを可視化する方法

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、Keap に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Keap 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 Keap 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 Keap 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。Keap 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 Keap 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。

Keap のデータへの接続

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

Keap API プロファイル設定

Keap の Web アプリにログインし、左下のユーザーアイコンをクリックして「Settings > API」を選択し、新しい Personal Access Token または Service Account Key を生成します。

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 Keap 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 Keap 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、Keap 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\Keap.apip&ProfileSettings='APIKey=your_api_key'")

Keap 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 Name, Email FROM Account WHERE Email = '[email protected]'", engine)

Keap 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 Keap 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="Name", y="Email")
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\Keap.apip&ProfileSettings='APIKey=your_api_key'")
df = pandas.read_sql("SELECT Name, Email FROM Account WHERE Email = '[email protected]'", engine)

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