使用 R 和 Python

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在使用数据的过程中,你可以在任何阶段使用 R 和 Python 的强大功能。 设置很简单,要求在计算机上安装 R 或 Python 以及适当的程序包。

你可以直接在 Power BI 中运行脚本来引入新数据。

R 和 Python 代码通常包含一个复杂的脚本,该脚本可从各种源获取数据并对数据和结构应用数据处理逻辑。 如果你需要使用这些脚本来获取数据源,则需要通过一个中间步骤将数据导出到某个位置,然后再从其引入数据。 使用 Power BI,你可以直接使用所创建的脚本来拉取数据。 如果另一团队使用 R 或 Python 以特定方式准备了数据,现在需要将数据移交给你,则此功能也很有用。 你可以直接在 Power BI 中使用其代码,而不需尝试转换它。 

你可以在查询编辑器中运行 R 或 Python,其中已经有许多强大的转换工具,这些工具可用来根据需要清理和修改数据。 使用 R 和 Python 集成,你可以通过应用这两种语言的功能来编辑数据,进一步执行这个相同的过程。 如果你已编写 ETL 脚本来清理数据,并且不希望在新语言或 Power Query 界面中从头至尾运行这些步骤,这可能很有帮助。 你可以使用你已经花费时间创建的东西。

此外,还可以使用 R 和 Python 创建视觉对象。 两者都会被视为其自己的视觉对象类型,你可以从“可视化效果”窗格中选择这些类型,并且每种类型都会生成自己的脚本编辑器,供你复制和粘贴代码。 如果已安装 R 或 Python 和适当的程序包,则可以生成任何视觉对象。