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Jupyter Notebook에서 신속하게 보고서 만들기

  • 아티클

Jupyter Notebook을 사용하는 경우 Notebook을 종료하지 않고 몇 단계만으로 Power BI 빠른 보고서를 생성할 수 있습니다. 빠른 보고서를 사용하면 Notebook 환경의 일부로 Power BI의 시각화 기능을 사용하여 데이터 스토리를 쉽게 전달할 수 있습니다.
빠른 보고서는 자동으로 저장되지 않는 임시 보고서입니다. 코드를 실행할 때마다 새 보고서가 만들어지고 이전 보고서는 제거됩니다. 나중에 Notebook 또는 Power BI에서 사용할 수 있도록 보고서를 수동으로 저장할 수 있습니다.

필수 조건

Jupyter Notebook에서 보고서를 만들려면 Power BI 클라이언트 패키지가 설치되었는지 확인합니다.

모듈 가져오기

Notebook에서 DataFrames를 사용하려면 다음 모듈이 필요합니다.

  • powerbiclient의 QuickVisualize 및 get_dataset_config
  • pandas
from powerbiclient import QuickVisualize, get_dataset_config
import pandas as pd

pandas DataFrame 만들기

pandas DataFrame을 만들고 업데이트합니다. 다음 예제에서는 샘플 CSV 파일에서 DataFrame을 만드는 예제를 보여 주지만 원하는 방식으로 사용자 고유의 DataFrame을 만들 수 있습니다.

# 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'

Power BI에 인증

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

인증에 대한 자세한 내용은 github wiki 페이지를 확인하세요.

빠른 시각화 인스턴스 만들기 및 렌더링

만든 DataFrame에서 QuickVisualize 인스턴스를 만듭니다. pandas DataFrame을 사용하는 경우 다음 코드 조각과 같이 유틸리티 함수를 사용하여 보고서를 만들 수 있습니다. pandas가 아닌 다른 DataFrame을 사용하는 경우 데이터를 직접 구문 분석합니다.

# 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.

보고서 사용자 지정(선택 사항)

보고서를 만들었으면 보고서를 사용자 지정하여 데이터에서 가장 중요한 인사이트를 얻고 Notebook의 보고서에 가장 적합하게 만들 수 있습니다.

데모 Jupyter Notebook은 GitHub 리포지토리를 참조하세요.

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추가 질문이 있으신가요? Power BI 커뮤니티에 질문합니다.