Sdílet prostřednictvím

Rychlé vytvoření sestavy v poznámkovém bloku Jupyter

  • Článek

Pokud používáte poznámkový blok Jupyter, můžete rychlé sestavy Power BI vygenerovat několika kroky bez opuštění poznámkového bloku. Rychlá sestava umožňuje snadno sdělit příběh dat pomocí funkcí vizualizace Power BI v rámci prostředí poznámkového bloku.
Rychlé sestavy jsou dočasné sestavy, které se neukládají automaticky. Pokaždé, když spustíte kód, vytvoří se nová sestava a původní sestava se odebere. Sestavu můžete uložit ručně pro pozdější použití v poznámkovém bloku nebo v Power BI.

Požadavky

Pokud chcete vytvořit sestavu v poznámkovém bloku Jupyter, ujistěte se, že máte nainstalovaný balíček klienta Power BI.

Import modulů

Pro práci s datovými rámci v poznámkovém bloku jsou potřeba následující moduly:

  • QuickVisualize a get_dataset_config z powerbiclient
  • pandas
from powerbiclient import QuickVisualize, get_dataset_config
import pandas as pd

Vytvoření datového rámce pandas

Vytvořte datový rámec pandas a aktualizujte ho. Následující příklad ukazuje příklad vytvoření datového rámce z ukázkového souboru CSV, ale můžete vytvořit vlastní datový rámec libovolným způsobem.

# 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'

Ověření v Power BI

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

Další informace o ověřování najdete na stránce wikiwebu GitHubu.

Vytvoření a vykreslení instance rychlé vizualizace

Vytvořte QuickVisualize instanci z datového rámce, který jste vytvořili. Pokud používáte datový rámec pandas, můžete k vytvoření sestavy použít naši funkci utility, jak je znázorněno v následujícím fragmentu kódu. Pokud používáte jiný datový rámec než pandas, parsujte data sami.

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

# Render new report
PBI_visualize

Screenshot of visuals rendered in Jupyter notebook.

Přizpůsobení sestavy (volitelné)

Jakmile vytvoříte sestavu, můžete ji přizpůsobit, abyste získali z dat co nejužitečnější přehledy a vytvořili si v poznámkovém bloku ideální sestavu.

Ukázkový poznámkový blok Jupyter najdete v úložišti GitHub.

Související obsah

Máte ještě další otázky? Zkuste se zeptat Komunita Power BI