Criar visuais do Power BI com Python

Este tutorial ajuda você a começar a criar visuais com dados Python no Power BI Desktop. Você usa algumas das muitas opções e recursos disponíveis para criar relatórios visuais usando Python, pandas e a biblioteca Matplotlib.

Pré-requisitos

Trabalhe através de scripts Executar Python no Power BI Desktop para:

Instale o Python em sua máquina local.
Habilite scripts Python no Power BI Desktop.
Instale as bibliotecas pandas e Matplotlib Python.

Importe o seguinte script Python para o 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

Depois de completares os pré-requisitos, tens uma tabela no Power BI Desktop que contém os dados de exemplo do script Python: Fname, Idade, Peso, Género, Estado, Filhos e Animais de Estimação. Este tutorial usa essa tabela para criar visuais.

Selecione o ícone visual Python no painel de Visualizações do Power BI Desktop.
Na caixa de diálogo Ativar visuais de script exibida, selecione Ativar.

Uma imagem visual Python de espaço reservado aparece na tela de relatório e o editor de scripts Python aparece na parte inferior do painel central.
Arraste os campos Idade, Filhos, Fname, Sexo, Animais de estimação, Estado e Peso para a seção Valores, onde diz Adicionar campos de dados aqui.

Com base em suas seleções, o editor de scripts Python gera o seguinte código de vinculação.
- O editor cria um dataframe de conjunto de dados com os campos adicionados.
- A agregação padrão é Não resumir.
- Semelhante aos elementos visuais de tabela, os campos são agrupados e os registos duplicados aparecem apenas uma vez.
Com o dataframe gerado automaticamente pelos campos que selecionou, pode escrever um script em Python que plote para o dispositivo predefinido em Python. Quando o script estiver concluído, selecione o ícone Executar na barra de título do editor de scripts Python para executar o script e gerar o visual.

Sugestões

O teu script Python só pode usar os campos que adicionas à secção Valores . Podes adicionar ou remover campos enquanto trabalhas no teu script Python. O Power BI Desktop deteta automaticamente alterações de campo. À medida que você seleciona ou remove campos da seção Valores , o código de suporte no editor de scripts Python é gerado ou removido automaticamente.
Em alguns casos, talvez você não queira que o agrupamento automático ocorra ou queira que todas as linhas apareçam, incluindo duplicatas. Nestes casos, adicione um campo de índice ao seu conjunto de dados que torne todas as linhas únicas e impeça agrupamentos.
Você pode acessar colunas no conjunto de dados usando seus nomes. Por exemplo, você pode codificar dataset["Age"] em seu script Python para acessar o campo idade.
O Power BI Desktop replota o visual quando você seleciona Executar na barra de título do editor de scripts 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 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 visão maior das visualizações, você pode minimizar o editor de scripts Python.

Criar um gráfico de dispersão

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

No editor de scripts Python, em Colar ou digite seu código de script aqui, digite este código:
```
import matplotlib.pyplot as plt 
dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red')
plt.show() 
```
O painel do editor de scripts Python agora deve se parecer com a seguinte imagem:

O código importa a biblioteca Matplotlib, que plota e cria o visual.
Selecione Executar para gerar o seguinte gráfico de dispersão no visual em Python.

Criar um gráfico de linhas com várias colunas

Crie um gráfico de linhas para cada pessoa que mostre o número de crianças e animais de estimação.

Em Cole ou digite seu 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()

Selecione Executar para gerar o seguinte gráfico de linhas com múltiplas colunas:

Criar um gráfico de barras

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

Em Cole ou digite seu 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() 
```
Selecione Executar para gerar o seguinte gráfico de barras:

Limitações

Os visuais 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 selecionar mais de 150.000 linhas, apenas as 150.000 primeiras linhas são usadas, e aparece uma mensagem 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 contém um valor de cadeia superior a 32.766 caracteres, o valor é truncado.
Todos os visuais Python são exibidos com resolução de 72 DPI.
Se um cálculo visual Python exceder cinco minutos, a execução expira, o que resulta em um erro.
Como acontece com outros visuais do Power BI Desktop, se você selecionar campos de dados de tabelas diferentes sem relação definida entre eles, ocorrerá um erro.
Os visuais Python são atualizados após atualizações de dados, filtragem e realce. A imagem em si não é interativa.
Os visuais Python respondem ao realce de elementos em outros visuais, mas você não pode selecionar elementos no visual Python para filtrar outros elementos.
Somente plotagens para o dispositivo de exibição padrão Python são exibidas corretamente na tela. Evite usar explicitamente um dispositivo de exibição Python diferente.
Os visuais Python não suportam a renomeação de colunas de entrada. Os nomes originais das colunas são usados durante a execução do script.

Segurança

Os visuais Python usam scripts Python, que podem conter código com riscos de segurança ou privacidade. Quando você tenta visualizar ou interagir com um visual Python pela primeira vez, você recebe um aviso de segurança. Habilite os visuais Python somente se você confiar no autor e no código-fonte, ou depois de revisar e entender o script Python.

Licenciamento

Os visuais Python exigem uma licença Power BI Pro ou Premium Per User (PPU) para renderizar em relatórios, atualizar, filtrar e cruzar filtros. Os usuários do Power BI gratuito podem consumir apenas relatórios que são compartilhados com eles em espaços de trabalho Premium.

A tabela a seguir descreve os recursos visuais do Python com base no licenciamento.

	Criar visuais Python no Power BI Desktop	Criar relatórios de serviço do Power BI com visuais Python	Visualizar visuais Python em relatórios
Convidado (Power BI incorporado)	Suportado	Não suportado	Suportado* para espaços de trabalho Fabric/Premium
Locatário não gerenciado (domínio não verificado)	Suportado	Não suportado	Não suportado
Locatário gerenciado com licença gratuita	Suportado	Não suportado	Suportado* para espaços de trabalho Fabric/Premium
Locatário gerenciado com licença Pro ou PPU	Suportado	Suportado	Suportado*

Os visuais em Python no serviço são suportados apenas em regiões Fabric. Este suporte significa que os relatórios publicados para os espaços de trabalho exibem o gráfico Python visualmente quando o espaço de trabalho tem (1) uma licença Fabric, (2) uma licença Pro ou PPU, ou (3) uma licença premium e o inquilino principal PBI está numa região com disponibilidade de carga de trabalho Fabric Spark. Os visuais Python são suportados no Desktop para todos os usuários.

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

Este tutorial apenas arranha a superfície das opções e funcionalidades para criar relatórios visuais usando Python, pandas e biblioteca Matplotlib. Para obter mais informações, consulte os seguintes recursos:

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

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Last updated on 2026-01-22