Vytváření vizuálů Power BI pomocí Pythonu

Tento kurz vám pomůže začít vytvářet vizuály s daty Pythonu v Power BI Desktopu. K vytváření vizuálních sestav pomocí Pythonu, knihovny pandas a knihovny Matplotlib používáte několik dostupných možností a možností.

Požadavky

Projděte si skripty Pythonu v Power BI Desktopu a proveďte:

• Nainstalujte Python na místní počítač.

• Povolte skriptování Pythonu v Power BI Desktopu.

• Nainstalujte knihovny Pythonu pandas a Matplotlib .

• Do Power BI Desktopu naimportujte následující skript Pythonu:

  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) 
  

Vytvoření vizuálu Pythonu v Power BI Desktopu

1. Po importu skriptu Pythonu vyberte ikonu vizuálu Pythonu v podokně Vizualizace Power BI Desktopu.

   

2. V dialogovém okně Povolit skript vizuály , které se zobrazí, vyberte Povolit.

   Na plátně sestavy se zobrazí zástupný obrázek vizuálu Pythonu a editor skriptů Pythonu se zobrazí v dolní části prostředního podokna.

   

3. Přetáhněte pole Věk, Děti, Fname, Pohlaví, Domácí zvířata, Stát a Váha do části Hodnoty, kde sem uvádí Přidat datová pole.

   

   Editor skriptů Pythonu na základě vašich výběrů vygeneruje následující kód vazby.

   • Editor vytvoří datový rámec datové sady s přidanými poli.
   • Výchozí agregace není sumarizace.
   • Podobně jako u tabulkových vizuálů se pole seskupují a duplicitní řádky se zobrazí jen jednou.

4. S datovým rámcem automaticky vygenerovaným vybranými poli můžete napsat skript Pythonu, který vede k vykreslení do výchozího zařízení Pythonu. Po dokončení skriptu vyberte ikonu Spustit z záhlaví editoru skriptů Pythonu a spusťte skript a vygenerujte vizuál.

   

Tipy

• Skript Pythonu může používat pouze pole přidaná do oddílu Hodnoty . Během práce se skriptem Pythonu můžete přidávat nebo odebírat pole. Power BI Desktop automaticky rozpozná změny polí. Při výběru nebo odebrání polí v části Hodnoty se podpůrný kód v editoru skriptů Pythonu automaticky vygeneruje nebo odebere.

• V některých případech možná nechcete, aby k automatickému seskupování docházelo, nebo můžete chtít, aby se zobrazily všechny řádky, včetně duplicit. V takových případech můžete do datové sady přidat pole indexu, které způsobí, že všechny řádky budou považovány za jedinečné a zabrání seskupování.

• Ke sloupcům v datové sadě můžete přistupovat pomocí jejich názvů. Můžete například kódovat dataset["Age"] ve skriptu Pythonu pro přístup k poli stáří.

• Power BI Desktop zobrazí vizuál při výběru možnosti Spustit z záhlaví editoru skriptů Pythonu nebo při každé změně dat z důvodu aktualizace, filtrování nebo zvýraznění dat.

• Když spustíte skript Pythonu, který způsobí chybu, vizuál Pythonu se nevykreslí a na plátně se zobrazí chybová zpráva. Podrobnosti o chybě zobrazíte tak, že ve zprávě vyberete Zobrazit podrobnosti .

• Pokud chcete získat větší zobrazení vizualizací, můžete minimalizovat editor skriptů Pythonu.

Create a scatter plot

Vytvořte bodový graf, abyste zjistili, jestli existuje korelace mezi věkem a hmotností.

1. V editoru skriptů Pythonu v části Vložit nebo sem zadejte kód skriptu, zadejte tento kód:

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

   Podokno editoru skriptů Pythonu by teď mělo vypadat jako na následujícím obrázku:

   

   Kód naimportuje knihovnu Matplotlib, která vykreslí a vytvoří vizuál.

2. Výběrem tlačítka Spustit vygenerujte následující bodový graf ve vizuálu Pythonu.

   

Vytvoření spojnicového grafu s více sloupci

Vytvořte spojnicový graf pro každou osobu, která zobrazuje jejich počet dětí a domácích mazlíčků.

1. V části Vložit nebo sem zadejte kód skriptu, odeberte nebo okomentujte předchozí kód a zadejte následující kód Pythonu:

   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. Výběrem tlačítka Spustit vygenerujte následující spojnicový graf s více sloupci:

   

Vytvoření pruhového grafu

Vytvořte pruhový graf pro věk každé osoby.

1. V části Vložit nebo sem zadejte kód skriptu, odeberte nebo okomentujte předchozí kód a zadejte následující kód Pythonu:

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

2. Výběrem tlačítka Spustit vygenerujte následující pruhový graf:

   

Omezení

Vizuály Pythonu v Power BI Desktopu mají následující omezení:

• Data, která vizuál Pythonu používá k vykreslení, jsou omezena na 150 000 řádků. Pokud je vybráno více než 150 000 řádků, použijí se jenom prvních 150 000 řádků a na obrázku se zobrazí zpráva. Vstupní data mají také limit 250 MB.

• Pokud vstupní datová sada vizuálu Pythonu obsahuje sloupec, který obsahuje řetězcovou hodnotu delší než 32 766 znaků, tato hodnota se zkrátí.

• Všechny vizuály Pythonu se zobrazují v rozlišení 72 DPI.

• Pokud výpočet vizuálu Pythonu překročí pět minut, vyprší časový limit spuštění, což způsobí chybu.

• Stejně jako u jiných vizuálů Power BI Desktopu platí, že pokud vyberete datová pole z různých tabulek bez definované relace mezi nimi, dojde k chybě.

• Vizuály Pythonu se aktualizují při aktualizacích dat, filtrování a zvýraznění. Samotný obrázek není interaktivní.

• Vizuály Pythonu reagují na zvýraznění prvků v jiných vizuálech, ale nemůžete vybrat prvky ve vizuálu Pythonu a křížově filtrovat jiné prvky.

• Na plátně se správně zobrazí jenom výchozí zobrazovací zařízení Pythonu. Vyhněte se explicitní použití jiného zobrazovacího zařízení Pythonu.

• Vizuály Pythonu nepodporují přejmenování vstupních sloupců. Sloupce se během provádění skriptu označují jejich původními názvy.

Zabezpečení

Vizuály Pythonu používají skripty Pythonu, které můžou obsahovat kód s riziky zabezpečení nebo ochrany osobních údajů. Při prvním pokusu o zobrazení nebo interakci s vizuálem Pythonu se zobrazí upozornění zabezpečení. Vizuály Pythonu povolte jenom v případě, že autorovi a zdroji důvěřujete, nebo po kontrole a pochopení skriptu Pythonu.

Licencování

Vizuály Pythonu vyžadují licenci Power BI Pro nebo Premium na uživatele (PPU) k vykreslení v sestavách, aktualizaci, filtrování a křížovém filtru. Uživatelé bezplatné verze Power BI můžou využívat jenom dlaždice, které s nimi sdílíte v pracovních prostorech Premium.

Následující tabulka popisuje možnosti vizuálů Pythonu na základě licencování.

	Vytváření vizuálů Pythonu v Power BI Desktopu	Vytváření služba Power BI sestav pomocí vizuálů Pythonu	Zobrazení vizuálů Pythonu v sestavách
Host (Power BI Embedded)	Podporováno	Nepodporováno	Podporováno pouze v kapacitě Premium nebo Azure
Nespravovaný tenant (doména není ověřená)	Podporováno	Nepodporováno	Nepodporováno
Spravovaný tenant s bezplatnou licencí	Podporováno	Nepodporováno	Podporováno pouze v kapacitě Premium
Spravovaný tenant s licencí Pro nebo PPU	Podporováno	Podporováno	Podporováno

Další informace o licencích Power BI Pro a jejich rozdílech od bezplatných licencí najdete v tématu Nákup a přiřazení uživatelských licencí Power BI Pro.

Související obsah

Tento kurz sotva poškrábe povrch možností a možností pro vytváření vizuálních sestav pomocí Pythonu, knihovny pandas a knihovny Matplotlib. Další informace naleznete v následujících zdrojích:

• Dokumentace na webu Matplotlib .
• Kurz Matplotlib: Základní průvodce používáním knihovny Matplotlib s Pythonem
• Kurz Matplotlib – Knihovna Matplotlib v Pythonu s příklady
• Referenční informace k rozhraní API Pandas
• Vizualizace Pythonu v služba Power BI
• Použití vizuálů Pythonu v Power BI
• Komplexní kurz skriptování v Pythonu

Další informace o Pythonu v Power BI najdete tady:

• Spouštění skriptů Pythonu v Power BI Desktopu
• Použití externího integrovaného vývojového prostředí Pythonu s Power BI