Поделиться через

Быстрое создание отчета в записной книжке Jupyter

  • Статья

Если вы используете записную книжку Jupyter, вы можете создавать быстрые отчеты Power BI всего за несколько шагов без выхода из записной книжки. Краткий отчет позволяет легко рассказать о данных с помощью возможностей визуализации Power BI в рамках работы с записной книжкой.
Быстрые отчеты — это временные отчеты, которые не сохраняются автоматически. Каждый раз при запуске кода создается новый отчет и удаляется старый. Отчет можно сохранить вручную для последующего использования в записной книжке или в Power BI.

Необходимые компоненты

Импорт модулей

Для работы с кадрами данных в записной книжке необходимы следующие модули:

  • QuickVisualize и get_dataset_config из powerbiclient
  • pandas
from powerbiclient import QuickVisualize, get_dataset_config
import pandas as pd

Создание кадра данных Pandas

Создайте кадр данных Pandas и обновите его. В следующем примере показан пример создания кадра данных из примера CSV-файла, но вы можете создать собственный кадр данных любым способом.

# Import your own CSV as a pandas data frame
df = pd.read_csv('Financial Sample.csv')

# Perform preprocessing
df = df.drop(['Month Number', 'Month Name', 'Year'], axis=1)
df = df.loc[df['Units Sold'] > 1000]
df['Discounted'] = df['Discount Band'] != 'None'

Проверка подлинности в Power BI

# Import the DeviceCodeLoginAuthentication class to authenticate against Power BI
from powerbiclient.authentication import DeviceCodeLoginAuthentication
    
# Initiate device authentication
device_auth = DeviceCodeLoginAuthentication()

Дополнительные сведения о проверке подлинности см. на странице вики-сайта GitHub.

Создание и визуализация экземпляра быстрого визуализации

QuickVisualize Создайте экземпляр из созданного кадра данных. Если вы используете кадр данных pandas, вы можете использовать нашу служебную функцию, как показано в следующем фрагменте кода для создания отчета. Если вы используете кадр данных, отличный от pandas, анализируйте данные самостоятельно.

# Create a Power BI report from your data
PBI_visualize = QuickVisualize(get_dataset_config(df), auth=device_auth)

# Render new report
PBI_visualize

Снимок экрана: визуальные элементы, отображаемые в записной книжке Jupyter.

Настройка отчета (необязательно)

После создания отчета вы можете настроить его, чтобы получить наиболее ценные аналитические сведения из данных и создать идеальный подход для отчета в записной книжке.

Демонстрационная записная книжка Jupyter см. в репозитории GitHub.

Связанный контент

Есть еще вопросы? Задайте их в сообществе Power BI.