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Jupyter ノートブックに Power BI コンポーネントを埋め込む

  • [アーティクル]

Jupyter ノートブックを使用すると、Power BI レポートの作成と共有が簡単になります。 Jupyter Notebook を使用すると、レポートをすばやく埋め込んだり作成したりできます。

powerbiclient Python パッケージを使用すると、Jupyter ノートブックに Power BI レポートを簡単に埋め込むことができます。 Power BI レポートのビジュアルから Jupyter Notebook にデータをエクスポートして、詳細なデータ探索を行うことができます。 レポートをフィルター処理して簡単に分析したり、ブックマークを使用して保存されたビューを適用したりすることもできます。

Power BI クライアント パッケージをインストールする

パッケージは powerbiclientPyPI にあります。 また、 GitHub でオープンソース化されています。

パッケージをインストールするには、 を使用 pipできます。

  • Jupyter Notebook を使用している場合:

    pip install powerbiclient

  • JupyterLab を使用している場合:

    pip install powerbiclient
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

  • Jupyter Notebook 5.2 以前を使用している場合は、nbextension を有効にする必要がある場合もあります。

    jupyter nbextension enable --py [--sys-prefix|--user|--system] powerbiclient

Jupyter ノートブックに Power BI レポートを埋め込む

Jupyter Notebook に埋め込まれた Power BI レポートを示すアニメーション GIF。

使用方法の詳細については、 GitHub Wiki を参照してください。

レポートの埋め込み

この例では、パッケージを使用して Power BI レポートを埋め込む方法を示します。

  1. パッケージからレポート クラスとモデルをインポートします。

    from powerbiclient import Report, models

  2. Azure AD を使用して Power BI に対して認証する:

    # Import the DeviceCodeLoginAuthentication class to authenticate against Power BI
from powerbiclient.authentication import DeviceCodeLoginAuthentication

# Initiate device authentication
device_auth = DeviceCodeLoginAuthentication()

  3. 埋め込むワークスペース ID とレポート ID を設定します。

    group_id="Workspace ID"
report_id="Report ID"

  4. Power BI レポートのインスタンスを作成し、レポートを出力セルに読み込みます。

    report = Report(group_id=group_id, report_id=report_id, auth=device_auth)

report

デモを実行する

GitHub リポジトリには、ユーザーのレポートを埋め込むデモ Jupyter Notebook が含まれています。 次のように、Power BI レポートを埋め込んで操作する完全なフローを示します。

  • レポート イベント ハンドラー
  • ページの一覧を取得する
  • ビジュアルの一覧を取得する
  • ビジュアル データをエクスポートして視覚化する
  • フィルターを適用する

デモを実行するには:

  1. 次の前提条件を満たしていることを確認します。

    • pandas
    • matplotlib

  2. 次のコマンドを実行します。

    cd demo
jupyter notebook

  3. demo.ipynb を実行します。

レポートを簡単に作成する

また、わずか数ステップでデータから Power BI クイック レポート を簡単に生成することもできます。 ノートブック内の任意の DataFrame を使用して、分析的な視覚化にすばやく変換します。 必要にじてレポートを保存し、他のレポートと同じように使用します。

詳細については、「 Jupyter Notebook を使用してレポートを簡単に作成する」を参照してください。 デモ Jupyter ノートブックについては、GitHub リポジトリを参照してください。

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