Criar visuais do Power BI com Python

Este tutorial ajuda você a começar a criar visuais com dados do Python em Power BI Desktop. Você usa algumas das muitas opções e funcionalidades disponíveis para criar relatórios visuais usando Python, pandas e a biblioteca Matplotlib.

Pré-requisitos

Trabalhe em Executar scripts python em Power BI Desktop para:

  • Instale o Python no computador local.

  • Habilite o script python em Power BI Desktop.

  • Instale as bibliotecas Pandas e Matplotlib Python.

  • Importe o seguinte script Python para 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) 
    

Criar um visual python no Power BI Desktop

  1. Depois de importar o script Python, selecione o ícone visual do Python no painel visualizações Power BI Desktop.

    Captura de tela que mostra a opção Python em Visualizações.

  2. Na caixa de diálogo Habilitar visuais de script que aparece, selecione Habilitar.

    Uma imagem visual do Python de espaço reservado aparece na tela do relatório e o editor de script python aparece na parte inferior do painel central.

    Captura de tela que mostra o editor de script do Python.

  3. Arraste os campos Idade, Filhos, Fname, Gênero, Animais de Estimação, Estado e Peso até a seção Valores em que ele diz Adicionar campos de dados aqui.

    Captura de tela que mostra Arrastar para Adicionar campos de dados aqui.

    Com base nas suas seleções, o editor de script Python gerou o seguinte código de associação.

    • O editor cria um dataframe de conjunto de dados com os campos que você adiciona.
    • A agregação padrão é Não resumir.
    • Assim como os visuais de tabela, os campos são agrupados e as linhas duplicadas são exibidas apenas uma vez.
  4. Com o dataframe gerado automaticamente pelos campos selecionados, você pode escrever um script Python que resulta em plotagem para o dispositivo padrão python. Quando o script for concluído, selecione o ícone Executar na barra de título do editor de script python para executar o script e gerar o visual.

    Captura de tela que mostra o editor de script do Python com comentários iniciais.

Dicas

  • O script do Python só pode usar campos adicionados à seção Valores. Você pode adicionar ou remover campos enquanto trabalha no script Python. O Power BI Desktop detecta automaticamente as alterações de campo. À medida que você seleciona ou remove campos da seção Valores , o código de suporte no editor de script do Python é gerado ou removido automaticamente.

  • Em alguns casos, talvez você não queira que o agrupamento automático ocorra ou talvez queira que todas as linhas apareçam, incluindo duplicatas. Nesses casos, você pode adicionar um campo de índice ao conjunto de dados que faz com que todas as linhas sejam consideradas exclusivas e impeça o agrupamento.

  • Você pode acessar colunas no conjunto de dados usando seus nomes. Por exemplo, você pode codificar dataset["Age"] em seu script do Python para acessar o campo idade.

  • Power BI Desktop relota o visual quando você seleciona Executar na barra de título do editor de script python ou sempre que ocorre uma alteração de dados devido à atualização, filtragem ou realce de dados.

  • Quando você executa um script Python que resulta em um erro, o visual do Python não é plotado e uma mensagem de erro aparece na tela. Para obter detalhes do erro, selecione Ver detalhes na mensagem.

  • Para obter uma exibição ampliada das visualizações, você pode minimizar a editor de script Python.

Criar um gráfico de dispersão

Crie um gráfico de dispersão para ver se há uma correlação entre idade e peso.

  1. No editor de script python, em Colar ou digitar o código de script aqui, insira este código:

    import matplotlib.pyplot as plt 
    dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red')
    plt.show() 
    

    Agora, o painel do editor de script do Python deve ser semelhante à imagem a seguir:

    Captura de tela que mostra o editor de script do Python com comandos.

    O código importa a biblioteca Matplotlib, que plota e cria o visual.

  2. Selecione o botão Executar script para gerar o gráfico de dispersão a seguir no visual do Python.

    Captura de tela que mostra a visualização de gráfico de dispersão gerada a partir do script Python.

Criar um gráfico de linhas com várias colunas

Crie um gráfico de linhas para cada pessoa que mostre seu número de filhos e animais de estimação.

  1. Em Colar ou digitar o código de script aqui, remova ou comente o código anterior e insira o seguinte código Python:

    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() 
    
  2. Selecione o botão Executar para gerar o gráfico de linha a seguir com várias colunas:

    Captura de tela que mostra um gráfico de linhas com várias colunas do script Python.

Criar um gráfico de barras

Crie um gráfico de barras para a idade de cada pessoa.

  1. Em Colar ou digitar o código de script aqui, remova ou comente o código anterior e insira o seguinte código Python:

    import matplotlib.pyplot as plt 
    dataset.plot(kind='bar',x='Fname',y='Age') 
    plt.show() 
    
  2. Selecione o botão Executar para gerar o seguinte gráfico de barras:

    Captura de tela que mostra um gráfico de barras do script Python.

Limitações

Os visuais do Python no Power BI Desktop têm as seguintes limitações:

  • Os dados que o visual python usa para plotagem são limitados a 150.000 linhas. Se mais de 150.000 linhas estiverem selecionadas, somente as 150.000 principais linhas serão usadas e uma mensagem será exibida na imagem. Os dados de entrada também têm um limite de 250 MB.

  • Se o conjunto de dados de entrada de um visual python tiver uma coluna que contenha um valor de cadeia de caracteres maior que 32.766 caracteres, esse valor será truncado.

  • Todos os visuais do Python são exibidos em resolução de 72 DPI.

  • Se um cálculo visual do Python exceder cinco minutos, a execução atingirá o tempo limite, o que resultará em um erro.

  • Assim como acontece com outros visuais Power BI Desktop, se você selecionar campos de dados de tabelas diferentes sem relação definida entre elas, ocorrerá um erro.

  • Os visuais do Python são atualizados em atualizações de dados, filtragem e realce. A imagem em si não é interativa.

  • Os visuais do Python respondem ao realce de elementos em outros visuais, mas você não pode selecionar elementos no visual python para filtrar outros elementos.

  • Apenas gráficos para o dispositivo de exibição padrão do Python são exibidos corretamente na tela. Evite o uso explícito de um dispositivo de vídeo diferente do Python.

  • Os visuais do Python não dão suporte à renomeação de colunas de entrada. As colunas são referenciadas por seus nomes originais durante a execução do script.

Segurança

Os visuais do Python usam scripts python, que podem conter código que tem riscos de segurança ou privacidade. Ao tentar exibir ou interagir com um visual python pela primeira vez, você recebe um aviso de segurança. Habilite os visuais do Python somente se você confiar no autor e na origem ou depois de examinar e entender o script python.

Licenciamento

Os visuais do Python exigem uma licença do Power BI Pro ou do PPU (Premium por usuário) para renderizar relatórios, atualizações, filtros e filtros cruzados. Os usuários do Power BI gratuito podem consumir apenas blocos compartilhados com eles em workspaces Premium.

A tabela a seguir descreve as funcionalidades dos visuais do Python com base em licenciamento.

Criar visuais do Python no Power BI Desktop Criar relatórios serviço do Power BI com visuais do Python Exibir visuais do Python em relatórios
Convidado (Power BI Embedded) Com suporte Sem suporte Compatível apenas na capacidade Premium/Azure
Locatário não gerenciado (domínio não verificado) Com suporte Sem suporte Sem suporte
Locatário gerenciado com licença gratuita Com suporte Sem suporte Compatível apenas na capacidade Premium
Locatário gerenciado com uma licença Pro ou PPU Com suporte Com suporte Com suporte

Para obter mais informações sobre Power BI Pro licenças e como elas diferem das licenças gratuitas, consulte Comprar e atribuir licenças de usuário Power BI Pro.

Próximas etapas

Este tutorial mal arranha a superfície das opções e funcionalidades para criar relatórios visuais usando o Python, o Pandas e a biblioteca Matplotlib. Para saber mais, consulte os recursos a seguir:

Para obter mais informações sobre o Python no Power BI, consulte: