Python In Power BI

最新推荐文章于 2024-11-07 11:46:27 发布
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分类专栏： Power BI Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41542593/article/details/90749474
本文介绍了Python在Power BI中的四大应用：获取数据、数据转换、可视化和数据输出。详细阐述了如何使用Python脚本获取和处理数据，进行缺失值填充，以及创建折线图进行数据可视化。此外，还提及了Python在数据输出方面，如写入文件、数据库和批量邮件发送等操作的应用。

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  • Python In Power BI

Python 在Power BI中的应用主要分为以下四个方面：

1. 获取数据
2. 数据转换
3. 可视化
4. 数据输出

下面详细阐述：

  1. 获取数据环节，直接用Python获取数据返回到Power BI在这里插入图片描述利用Python脚本写入数据：
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 数据转换环节，对M返回的表用Python进行处理

    通过从 Power BI Desktop 中的“主页” 选项卡中选择“查询编辑器” 来打开“查询编辑器”

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<think>好的，我需要帮助用户了解如何使用Python与Power BI集成来创建仪表板。首先，用户的问题集中在方法和示例代码上，所以我要确保回答结构清晰，分步骤说明。 根据系统级指令，我需要确保所有数学公式正确使用$...$或$$...$$格式。但当前主题可能不涉及数学表达式，所以这点可能不太相关，但要注意检查是否有需要的地方。例如，如果有涉及数据计算公式，可能需要用LaTeX。 接下来，我需要参考提供的引用内容。引用[1]提到使用Pandas、Scipy和Matplotlib在Power BI中创建Python视觉，这应该是关键点。用户需要知道如何在Power BI中使用Python脚本生成图表，所以需要详细说明步骤，包括安装Python、配置Power BI、编写脚本等。 引用[2]和[5]涉及Power BI的API和嵌入示例，但用户的问题可能更偏向于在Power BI内部使用Python创建可视化，而不是通过API集成。不过可能需要简要提到API方法作为补充。 引用[4]提到使用yFinance库和Pandas数据清洗，这可能和获取数据源有关，可以结合到示例中。例如，获取股票数据并清洗后生成可视化。 步骤分解： 1. 环境配置：安装Python和必要库（pandas、matplotlib等），在Power BI中设置Python路径。 2. 数据导入：使用Python脚本导入数据，可能通过yFinance获取实时数据。 3. 数据处理：用Pandas进行清洗和处理。 4. 创建可视化：在Power BI的Python视觉对象中编写脚本生成图表。 5. 集成到仪表板：调整布局，发布到Power BI服务。 需要确保每个步骤有示例代码，比如如何用Python脚本生成折线图或柱状图，并引用相关的引用内容。例如，引用[1]中的SIR模型仪表板示例可能使用类似的方法。 同时，用户可能需要知道如何调用Power BI REST API，如引用[5]提到的获取报告列表，但这可能属于高级集成，可能作为相关问题提出。 最后，生成相关问题，如性能优化、其他可视化库的使用、处理大数据集的方法等，帮助用户深入探索。</think>### 使用 Python 与 Power BI 集成创建仪表板的方法 #### 1. 环境准备 - **安装 Python 和库**：确保已安装 Python，并安装以下库： ```bash pip install pandas matplotlib seaborn yfinance powerbiclient ``` - **配置 Power BI**：在 Power BI Desktop 中，依次选择 **文件 > 选项 > Python 脚本**，设置 Python 主目录路径[^1]。 #### 2. 数据获取与清洗 使用 Python 脚本导入数据（如股票数据）并进行预处理： ```python # 在 Power BI 的 "获取数据" 中选择 "Python 脚本" import yfinance as yf import pandas as pd # 下载苹果公司股票数据 data = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2023-01-01") df = data.reset_index() df['MA_50'] = df['Close'].rolling(50).mean() # 计算50日均线 ``` 此代码通过 `yfinance` 获取数据，并用 Pandas 进行清洗和特征计算[^4]。 #### 3. 创建可视化图表 在 Power BI 的 **Python 视觉对象** 中编写绘图代码： ```python # Power BI 自动注入数据集 'dataset' import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(dataset['Date'], dataset['Close'], label='收盘价') plt.plot(dataset['Date'], dataset['MA_50'], label='50日均线') plt.title('苹果股票价格趋势') plt.legend() plt.show() ``` 此代码生成包含价格趋势和均线的折线图，Matplotlib 图表会直接嵌入 Power BI 报表[^1]。 #### 4. 集成到仪表板 - 将图表与其他 Power BI 原生控件（如切片器、卡片图）结合。 - 使用 **书签** 和 **交互式按钮** 增强用户体验。 - 发布到 Power BI 服务后，可通过 Web 或移动端访问仪表板[^3]。 #### 5. 高级集成（通过 REST API） 若需通过代码管理 Power BI 资源，可使用 `powerbiclient` 库： ```python from powerbiclient import QuickVisualize, get_dataset_config, Report from powerbiclient.authentication import DeviceCodeLoginAuthentication # 认证并获取报告列表 auth = DeviceCodeLoginAuthentication() reports = Report.get_reports(auth) print(reports) # 输出用户工作区中的报告信息[^5] ``` --- ###
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