コネクタと組み合わせることで、Pandas を使用してSage 300 データを含むデータフレームを生成できます。 作成したデーフレームは、他のさまざまなPython パッケージに渡すことができます。

接続

Pandas はSQLAlchemy エンジンに依存してクエリを実行します。Pandas を使用する前に、インポートする必要があります。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sage300:///?User=SAMPLE;Password=password;URL=http://127.0.0.1/Sage300WebApi/v1/-/;Company=SAMINC;")

データのクエリ

Pandas では、SELECT クエリはread_sql() メソッド呼び出しで、関連する接続オブジェクトと共に提供されます。Pandas はその接続上でクエリを実行し、さまざまな目的で使用されるデータフレームの形式で結果を返します。

df = pd.read_sql("""
	SELECT
	   InvoiceUniquifier,
	   ApprovedLimit,
     $exNumericCol;
	FROM OEInvoices;""", engine)
print(df)