Creare oggetti visivi di Power BI con Python

Articolo
09/08/2023

Questa esercitazione illustra come iniziare a creare oggetti visivi con i dati Python in Power BI Desktop. È possibile usare alcune delle numerose opzioni e funzionalità disponibili per la creazione di report visivi usando Python, pandas e la libreria Matplotlib.

Prerequisiti

Eseguire script Python in Power BI Desktop per:

Installare Python nel computer locale.
Abilitare lo scripting Python in Power BI Desktop.
Installare le librerie Python Pandas e Matplotlib .

Importare lo script Python seguente in 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)

Creare un oggetto visivo Python in Power BI Desktop

Dopo aver importato lo script Python, selezionare l'icona dell'oggetto visivo Python nel riquadro Visualizzazioni di Power BI Desktop.
Nella finestra di dialogo Abilita oggetti visivi script visualizzata selezionare Abilita.

Viene visualizzata un'immagine visiva Python segnaposto nell'area di disegno del report e l'editor di script Python viene visualizzato nella parte inferiore del riquadro centrale.
Trascinare i campi Age, Children, Fname, Gender, Pets, State e Weight nella sezione Valori in cui è indicato Aggiungi campi dati qui.

In base alle selezioni, l'editor di script Python genera il codice di associazione seguente.
- L'editor crea un dataframe del set di dati con i campi aggiunti.
- L'aggregazione predefinita non è riepilogare.
- Analogamente agli oggetti visivi tabella, i campi vengono raggruppati e le righe duplicate vengono visualizzate una sola volta.
Con il dataframe generato automaticamente dai campi selezionati, è possibile scrivere uno script Python che comporta il tracciato nel dispositivo predefinito Python. Al termine dello script, selezionare l'icona Esegui dalla barra del titolo dell'editor di script Python per eseguire lo script e generare l'oggetto visivo.

Suggerimenti

Lo script Python può usare solo i campi aggiunti alla sezione Valori . È possibile aggiungere o rimuovere campi mentre si lavora sullo script Python. Power BI Desktop rileva automaticamente le modifiche al campo. Quando si selezionano o si rimuovono campi dalla sezione Valori , il codice di supporto nell'editor di script Python viene generato o rimosso automaticamente.
In alcuni casi, potrebbe non essere necessario eseguire il raggruppamento automatico oppure potrebbe essere necessario visualizzare tutte le righe, inclusi i duplicati. In questi casi, è possibile aggiungere un campo di indice al set di dati che fa sì che tutte le righe vengano considerate univoche e impediscano il raggruppamento.
È possibile accedere alle colonne nel set di dati usando i relativi nomi. Ad esempio, è possibile scrivere codice dataset["Age"] nello script Python per accedere al campo age.
Power BI Desktop esegue il mapping dell'oggetto visivo quando si seleziona Esegui dalla barra del titolo dell'editor di script Python o ogni volta che si verifica una modifica dei dati a causa dell'aggiornamento, del filtro o dell'evidenziazione dei dati.
Quando si esegue uno script Python che genera un errore, l'oggetto visivo Python non viene tracciato e viene visualizzato un messaggio di errore nell'area di disegno. Per informazioni dettagliate sull'errore, selezionare Visualizza i dettagli nel messaggio.
Per ottenere una visualizzazione più ampia delle visualizzazioni, è possibile ridurre al minimo l'editor di script Python.

Create a scatter plot

Creare un grafico a dispersione per verificare se esiste una correlazione tra età e peso.

Nell'editor di script Python, in Incolla o digita il codice script qui, immetti questo codice:
```
import matplotlib.pyplot as plt 
dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red')
plt.show() 
```
Il riquadro dell'editor di script Python dovrebbe ora essere simile all'immagine seguente:

Il codice importa la libreria Matplotlib, che traccia e crea l'oggetto visivo.
Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python.

Creare un tracciato a linee con più colonne

Creare un tracciato a linee per ogni persona che mostra il numero di bambini e animali domestici.

In InCollare o digitare il codice script qui, rimuovere o impostare come commento il codice precedente e immettere il codice Python seguente:

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()

Selezionare il pulsante Esegui per generare il tracciato di riga seguente con più colonne:

Creare un tracciato a barre

Creare un tracciato a barre per l'età di ogni persona.

In InCollare o digitare il codice script qui, rimuovere o impostare come commento il codice precedente e immettere il codice Python seguente:
```
import matplotlib.pyplot as plt 
dataset.plot(kind='bar',x='Fname',y='Age') 
plt.show() 
```
Selezionare il pulsante Esegui per generare il grafico a barre seguente:

Limiti

Gli oggetti visivi Python in Power BI Desktop presentano le limitazioni seguenti:

I dati usati dall'oggetto visivo Python per il tracciato sono limitati a 150.000 righe. Se vengono selezionate più di 150.000 righe, vengono utilizzate solo le prime 150.000 righe e viene visualizzato un messaggio nell'immagine. I dati di input hanno anche un limite di 250 MB.
Se il set di dati di input di un oggetto visivo Python ha una colonna contenente un valore stringa maggiore di 32.766 caratteri, tale valore viene troncato.
Tutti gli oggetti visivi Python vengono visualizzati con risoluzione DPI 72.
Se un calcolo visivo Python supera cinque minuti, si verifica il timeout dell'esecuzione, che genera un errore.
Come per altri oggetti visivi di Power BI Desktop, se si selezionano campi dati da tabelle diverse senza alcuna relazione definita tra di essi, si verifica un errore.
Gli oggetti visivi Python vengono aggiornati in base agli aggiornamenti, ai filtri e all'evidenziazione dei dati. L'immagine stessa non è interattiva.
Gli oggetti visivi Python rispondono all'evidenziazione degli elementi in altri oggetti visivi, ma non è possibile selezionare gli elementi nell'oggetto visivo Python per applicare filtri incrociati ad altri elementi.
Solo i tracciati sul dispositivo di visualizzazione predefinito Python vengono visualizzati correttamente nell'area di disegno. Evitare di usare in modo esplicito un dispositivo di visualizzazione Python diverso.
Gli oggetti visivi Python non supportano la ridenominazione delle colonne di input. Le colonne vengono definite dai nomi originali durante l'esecuzione dello script.

Sicurezza

Gli oggetti visivi Python usano script Python, che possono contenere codice con rischi per la sicurezza o la privacy. Quando si tenta di visualizzare o interagire con un oggetto visivo Python per la prima volta, viene visualizzato un avviso di sicurezza. Abilitare gli oggetti visivi Python solo se si considera attendibile l'autore e l'origine oppure dopo aver esaminato e compreso lo script Python.

Licenze

Gli oggetti visivi Python richiedono una licenza power BI Pro o Premium per utente (PPU) per il rendering nei report, nell'aggiornamento, nel filtro e nel filtro incrociato. Gli utenti di Power BI gratuito possono usare solo i riquadri condivisi con loro nelle aree di lavoro Premium.

La tabella seguente descrive le funzionalità degli oggetti visivi Python in base alle licenze.

	Creare oggetti visivi Python in Power BI Desktop	Creare report servizio Power BI con oggetti visivi Python	Visualizzare gli oggetti visivi Python nei report
Guest (Power BI embedded)	Supportata	Non supportato	Supportato solo nella capacità Premium/Azure
Tenant non gestito (dominio non verificato)	Supportata	Non supportato	Non supportato
Tenant gestito con licenza gratuita	Supportata	Non supportato	Supportato solo nella capacità Premium
Tenant gestito con licenza Pro o PPU	Supportata	Supportato	Supportata

Per altre informazioni sulle licenze di Power BI Pro e sulle differenze rispetto alle licenze gratuite, vedere Acquistare e assegnare licenze utente di Power BI Pro.

Questa esercitazione illustra a malapena la superficie delle opzioni e delle funzionalità per la creazione di report visivi usando Python, pandas e la libreria Matplotlib. Per ulteriori informazioni, vedi le seguenti risorse:

Per altre informazioni su Python in Power BI, vedere: