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Python pandas を使ってZoho Books のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でZoho Books 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Zoho Books 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 ZohoBooks は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Zoho Books にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Zoho Books 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Zoho Books 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。
- Zoho Books 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Zoho Books 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Zoho Books 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Zoho Books 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Zoho Books のデータを可視化
次は接続文字列を作成してZoho Books に接続します。create_engine 関数を使って、Zoho Books 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("zohobooks:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=myOAuthClientSecret&CallbackURL=https://localhost:33333&OrganizationId=MyOrganizationId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Zoho Books 接続プロパティの取得・設定方法
以下の接続プロパティを使用して、取得されるZoho Books データを正確に絞り込むことができます。
- Region：サーバーURL のトップレベルドメイン（TLD）。アカウントが米国以外のドメインにある場合は、リージョンを適宜変更してください。
- OrganizationId（オプション）：接続先の特定のZoho Books 組織に関連付けられたID。
- Organization Id の値が接続文字列で指定されていない場合、ドライバーは利用可能なすべての組織を自動的に取得し、最初のOrganization Id をデフォルトとして選択します。
Zoho Books への認証
Zoho Books はOAuth 認証標準を使用します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションを参照してください。
Zoho Books 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 InvoiceId, InvoiceNumber FROM INVOICES WHERE CustomerName = 'NewTech Industries'""", engine)
Zoho Books 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、Zoho Books のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="InvoiceId", y="InvoiceNumber") plt.show()
Zoho Books 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("zohobooks:///?OAuthClientId=MyOAuthClientId&OAuthClientSecret=myOAuthClientSecret&CallbackURL=https://localhost:33333&OrganizationId=MyOrganizationId&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT InvoiceId, InvoiceNumber FROM INVOICES WHERE CustomerName = 'NewTech Industries'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="InvoiceId", y="InvoiceNumber")
plt.show()
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