Создание визуальных элементов Power BI с помощью Python

Это руководство поможет вам приступить к созданию визуальных элементов с данными Python в Power BI Desktop. Вы используете несколько доступных вариантов и возможностей для создания визуальных отчетов с помощью Python, pandas и библиотеки Matplotlib.

Предварительные требования

Ознакомьтесь с разделом Запуск скриптов Python в Power BI Desktop, чтобы:

• Установите Python на локальном компьютере.

• Включите скрипты Python в Power BI Desktop.

• Установите библиотеки Python pandas и Matplotlib.

• Импортируйте следующий скрипт Python в Power BI Desktop:

  import pandas as pd 
  df = pd.DataFrame({ 
      'Fname':['Harry','Sally','Paul','Abe','June','Mike','Tom'], 
      'Age':[21,34,42,18,24,80,22], 
      'Weight': [180, 130, 200, 140, 176, 142, 210], 
      'Gender':['M','F','M','M','F','M','M'], 
      'State':['Washington','Oregon','California','Washington','Nevada','Texas','Nevada'],
      'Children':[4,1,2,3,0,2,0],
      'Pets':[3,2,2,5,0,1,5] 
  }) 
  print (df) 
  

Создание визуального элемента Python в Power BI Desktop

После выполнения предварительных требований у вас есть таблица в Power BI Desktop, содержащая примеры данных из скрипта Python: Fname, Age, Weight, Gender, State, Children и Домашних животных. В этом руководстве используется эта таблица для создания визуальных элементов.

1. Выберите значок Python visual в разделе Визуализации Power BI Desktop.

   

2. В появившемся диалоговом окне "Включить визуальные элементы скрипта" нажмите кнопку "Включить".

   На холсте отчета появляется заполнитель визуального элемента Python, а в нижней части центральной области появляется редактор скрипта Python.

   

3. Перетащите поля Возраст, Дети, Fname, Пол, Домашние животные, Штат и Вес в раздел Значения, где указано: Перетащите сюда поля данных.

   

   На основе выбранных вариантов редактор скриптов Python создает следующий код привязки.

   • Редактор создает dataframe набора данных с полями, которые вы добавляете.
   • Агрегация по умолчанию — Не суммировать.
   • Как и визуальные элементы таблицы, поля группируются, и повторяющиеся строки отображаются только один раз.

4. С помощью фрейма данных, автоматически созданного выбранными вами полями, вы можете написать скрипт на Python, который строит график на стандартное устройство Python. По завершении скрипта выберите значок запуска в строке заголовка редактора скриптов Python, чтобы запустить скрипт и создать визуальный элемент.

   

Советы

• Скрипт Python может использовать только поля, добавляемые в раздел "Значения ". Вы можете добавлять или удалять поля при работе с скриптом Python. Power BI Desktop автоматически обнаруживает изменения полей. При выборе или удалении полей из раздела Значения в редакторе скриптов Python автоматически генерируется или удаляется вспомогательный код.

• В некоторых случаях может потребоваться, чтобы автоматическое группирование не выполнялось, или может потребоваться, чтобы все строки отображались, включая повторяющиеся. В этих случаях добавьте поле индекса в набор данных, который делает все строки уникальными и предотвращает группирование.

• Вы можете получить доступ к столбцам в наборе данных с помощью их имен. Например, вы можете кодировать dataset["Age"] в скрипте Python для доступа к полю возраста.

• Power BI Desktop перерисовывает визуальный элемент, когда вы выбираете Запуск в строке заголовка редактора скриптов Python или при изменении данных вследствие обновления, фильтрации или выделения.

• При запуске скрипта Python, который приводит к ошибке, визуальный элемент Python не отображается, а на холсте отображается сообщение об ошибке. Чтобы просмотреть сведения об ошибке, выберите See details в сообщении.

• Чтобы получить большее представление визуализаций, можно свести к минимуму редактор скриптов Python.

Создать точечную диаграмму

Создайте точечную диаграмму, чтобы узнать, существует ли корреляция между возрастом и весом.

1. В редакторе скриптов Python в разделе "Вставьте или введите код скрипта" здесь, введите следующий код:

   import matplotlib.pyplot as plt 
   dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red')
   plt.show() 
   

   Теперь область редактора скриптов Python должна выглядеть следующим образом:

   

   Код импортирует библиотеку Matplotlib, с помощью которой строят графики и создают визуализации.

2. Выберите "Выполнить", чтобы создать следующую диаграмму рассеяния в визуальном элементе Python.

   

Создание графика с несколькими столбцами

Создайте график для каждого человека, который показывает их количество детей и домашних животных.

1. В разделе "Вставьте или введите код скрипта здесь", удалите или закомментируйте предыдущий код и введите следующий код Python:

   import matplotlib.pyplot as plt 
   ax = plt.gca() 
   dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Children',ax=ax) 
   dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Pets', color='red', ax=ax) 
   plt.show() 
   

2. Выберите "Выполнить" , чтобы создать следующий график строк с несколькими столбцами:

   

Создать столбчатую диаграмму

Создайте столбчатую диаграмму для возраста каждого человека.

1. В разделе "Вставьте или введите код скрипта здесь", удалите или закомментируйте предыдущий код и введите следующий код Python:

   import matplotlib.pyplot as plt 
   dataset.plot(kind='bar',x='Fname',y='Age') 
   plt.show() 
   

2. Выберите Выполнить, чтобы создать следующую гистограмму:

   

Ограничения

Визуальные элементы Python в Power BI Desktop имеют следующие ограничения:

• Объем данных, которые визуальный элемент Python использует для построения графика, ограничен 150 000 строками. Если выбрать более 150 000 строк, используются только первые 150 000 строк, а на изображении отображается сообщение. Входные данные также имеют ограничение в 250 МБ.

• Если входной набор данных визуального элемента Python содержит столбец, в котором строковое значение превышает 32 766 символов, это значение усечено.

• Все визуальные элементы Python отображаются в разрешении 72 DPI.

• Если визуальное вычисление Python длится более пяти минут, выполнение завершается по тайм-ауту, что приводит к ошибке.

• Как и в других визуальных элементах Power BI Desktop, при выборе полей данных из разных таблиц без определенных связей между ними возникает ошибка.

• Визуальные элементы Python обновляются при обновлении данных, фильтрации и выделении. Сам образ не является интерактивным.

• Визуализации Python реагируют на выделение в других визуализациях, но в самой визуализации Python нельзя выбирать элементы, чтобы перекрёстно фильтровать другие элементы.

• На холсте корректно отображаются только графики, выводимые на устройство отображения Python по умолчанию. Избегайте явного использования другого устройства отображения Python.

• Визуальные элементы Python не поддерживают переименование входных столбцов. Исходные имена столбцов используются во время выполнения скрипта.

Безопасность

Визуальные элементы Python используют скрипты Python, которые могут содержать код с рисками безопасности или конфиденциальности. При попытке просмотреть или взаимодействовать с визуальным элементом Python в первый раз вы получите предупреждение системы безопасности. Включите визуальные элементы Python только в том случае, если вы доверяете автору и источнику, или после просмотра и понимания скрипта Python.

Лицензирование

Для визуализаций Python требуется лицензия Power BI Pro или Premium на пользователя (PPU), чтобы они отображались в отчетах, обновлялись, фильтровались и участвовали в перекрестной фильтрации. Пользователи бесплатной версии Power BI могут использовать только отчеты, совместно используемые им в рабочих областях Premium.

В следующей таблице описаны возможности визуальных элементов Python на основе лицензирования.

Визуальные элементы Python в службе поддерживаются только в регионах Fabric. Эта поддержка означает, что отчеты, опубликованные в рабочих областях, отображают визуальный элемент диаграммы Python, если рабочая область имеет (1) лицензию Fabric, (2) лицензию Pro или PPU, или (3) лицензию уровня "Премиум", а домашний клиент PBI находится в регионе с доступностью рабочей нагрузки Fabric Spark. Визуальные элементы Python поддерживаются на рабочем столе для всех пользователей.

Дополнительные сведения о лицензиях Power BI Pro и о том, как они отличаются от бесплатных лицензий, см. в статье "Приобретение и назначение лицензий пользователей Power BI Pro".

Связанный контент

В этом руководстве лишь поверхностно рассматриваются варианты и способы создания визуальных отчетов с помощью Python, pandas и библиотеки Matplotlib. Дополнительные сведения см. на следующих ресурсах:

• Документация на веб-сайте Matplotlib .
• Руководство по Matplotlib — библиотека Python Matplotlib с примерами
• Справочник по API Pandas
• Визуализации Python в службе Power BI
• Использование визуальных элементов Python в Power BI
• Комплексное руководство по скриптам Python

Дополнительные сведения о Python в Power BI см. в следующем разделе:

• Запуск скриптов Python в Power BI Desktop
• Использование внешней интегрированной среды разработки Python с Power BI