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Python pandas を使ってMYOB AccountRight のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でMYOB AccountRight をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるMYOB AccountRight 連携のシナリオ
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 MYOB は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで MYOB AccountRight にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、MYOB AccountRight 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MYOB AccountRight 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。
- MYOB AccountRight 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
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにMYOB AccountRight のデータを連携
- 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MYOB AccountRight 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MYOB AccountRight 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MYOB AccountRight のデータを可視化
次は接続文字列を作成してMYOB AccountRight に接続します。create_engine 関数を使って、MYOB AccountRight 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("myob:///?OAuthClientId=YourClientId& OAuthClientSecret=YourClientSecret& CompanyFileId=yourCompanyFileId& CallbackURL=http://localhost:33333& User=companyFileUser& Password=companyFilePassword& InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
MYOB への接続
MYOB 会社ファイルに接続するには、CompanyFileId をデータを取得したい会社ファイルのID に設定します。指定しない場合は、最初に返された会社ファイルのID（アルファベット順にソート）が使用されます。
この接続プロパティは、CompanyFiles ビューを除くすべてのテーブルおよびビューにアクセスするために必要です。CompanyFiles ビューは、アカウントに紐づく会社ファイル（およびその関連ID）を表示するために使用できます。会社ファイルのID がわからない場合は、このビューを使用してください。
次のプロパティを追加設定します。
| オンプレミスインスタンス | Instance：OnPremise に設定。 |
| AuthScheme：Basic に設定。 | |
| User：会社のファイルに紐づいているユーザー名。会社ファイルを作成すると、Administrator というユーザーアカウントが自動的に作成されます。デフォルトでは、Administrator ユーザーアカウントにはパスワードが割り当てられません。 | |
| InitiateOAuth：OFF。 | |
| Url：MYOB インスタンスのURL。 | |
| クラウドインスタンス | Instance：Cloud に設定。 |
| AuthScheme：OAuth に設定。 | |
| InitiateOAuth：GETANDREFRESH。 | |
| User：会社のファイルに紐づいているユーザー名。 | |
| Password：（パスワードが設定されている場合）会社ファイルの認可されたユーザーのパスワードに設定。 |
OAuth で認証する場合は、さらにヘルプドキュメントを参照してください。
MYOB AccountRight 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 Id, Name FROM Accounts WHERE Type = 'Bank'""", engine)
MYOB AccountRight 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、MYOB AccountRight のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name") plt.show()
MYOB AccountRight 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("myob:///?OAuthClientId=YourClientId& OAuthClientSecret=YourClientSecret& CompanyFileId=yourCompanyFileId& CallbackURL=http://localhost:33333& User=companyFileUser& Password=companyFilePassword& InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Name FROM Accounts WHERE Type = 'Bank'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()
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