Question

如何使用使用两个现有表作为输入的Python脚本创建新表？例如，使用pandas merge执行left join吗？

一些详细信息：

使用Home > Edit queries可以在Transform > Run Python Script下使用Python。这会打开一个Run Python Script对话框，告诉您'#dataset' holds the input data for this script。如果您只单击OK并查看编辑栏，就会发现相同的短语：

= Python.Execute("# 'dataset' holds the input data for this script#(lf)",[dataset=#"Changed Type"])

这还在Applied Steps下添加了一个名为Run Python script的新步骤，您可以通过单击右侧的齿轮符号来编辑Python脚本：

如何更改该设置以引用多个表？

样本数据

这里有两个表，可以存储为CSV文件并使用Home > Get Data > Text/CSV

加载

表1

Date,Value1
2108-10-12,1
2108-10-13,2
2108-10-14,3
2108-10-15,4
2108-10-16,5

表2

Date,Value2
2108-10-12,10
2108-10-13,11
2108-10-14,12
2108-10-15,13
2108-10-16,14

Answer 1

这与针对R脚本here所描述的挑战相同。该设置也应适用于Python。但是，我发现该方法有一个缺点：它将新的联接表或计算出的表存储为先前表之一的编辑版本。以下建议将说明如何在不更改输入表的情况下生成全新的计算表（由于this，将Date列的数据类型从Date更改为Text之外）。

简短答案：

在Power Query editor中，请按照下列步骤操作：

将两列中的Date columns的数据类型更改为Text。
单击Enter Data。仅单击OK。
激活新的Table3并使用Transform > Run Python Script。仅单击OK。
激活编辑栏，并用= Python.Execute("# Python:",[df1=Table1, df2=Table2])替换其中的内容。点击Enter。
如果系统提示您这样做，请在下一步中单击Edit Permission和Run。
在Applied Steps下，在名为Run Python Script的新步骤中，单击齿轮图标以打开Run Python Script编辑器。
插入下面的代码段，然后单击OK。

代码：

import pandas as pd
df3 = pd.merge(df1, df2, how = 'left', on = ['Date'])
df3['Value3'] = df1['Value1']*df2['Value2']

在df3旁边，单击Table，就是这样：

详细信息：

要使工作正常，必须非常小心地遵循上面的列表。所以这是所有肮脏的小细节：

1。。使用Get Data将表作为CSV文件加载到Power BI Desktop中。

2。。点击Edit Queries。

3。。在Table1中，单击Date column旁边的符号，选择Text，然后单击Replace Current

4。。对Table2

执行相同的操作

5。。在Home标签上，单击Enter Data

6。。在出现的框中，除了单击OK以外，什么也不做。

7。。这将在Table3下插入一个名为Queries的空表，这正是我们想要的：

8。。转到Transform标签，然后单击Run Python Script：

9。。这将打开Run Python Script编辑器。您可以在此处开始编写脚本，但这会使后续步骤不必要地变得复杂。因此，除了单击OK，什么都不要做：

10。。在编辑栏中，您将看到公式= Python.Execute("# 'dataset' holds the input data for this script#(lf)",[dataset=#"Changed Type"])。并且请注意，您在“应用步骤”下有了一个名为Run Python Script的新步骤：

11。。上面的屏幕快照中有几个有趣的细节，但是首先我们将分解函数= Python.Execute("# 'dataset' holds the input data for this script#(lf)",[dataset=#"Changed Type"])的参数。

"# 'dataset'" holds the input data for this script#(lf)"部分仅插入您可以在Python Script Editor中看到的注释。因此，这并不重要，但是您也不能将其留空。我喜欢使用较短的名称，例如"# Python:"。

部分[dataset=#"Changed Type"]是指向空白Table3的指针，处于Changed Type下。因此，如果您在插入Python脚本之前所做的最后一件事情是更改数据类型，而这又看起来不一样。然后使用dataset作为大熊猫数据框在您的python脚本中提供该表。考虑到这一点，我们可以对som进行非常有用的更改：

12。。将编辑栏更改为= Python.Execute("# Python:",[df1=Table1, df2=Table2])，然后点击Enter。这将使Table1和Table2作为两个分别称为df1和df2的两个熊猫数据框可用于您的Python脚本。

13。。单击Run Python script下Applied Steps旁边的齿轮（或它是一朵花？）图标：

14。。插入以下代码段：

代码：

import pandas as pd
df3 = pd.merge(df1, df2, how = 'left', on = ['Date'])
df3['Value3'] = df1['Value1']*df2['Value2']

这将在df1上将df2和Date column连接起来，并插入一个名为Value3的新计算列。不太花哨，但是通过此设置，您可以使用Power BI世界中的数据以及Python的功能执行任何操作。

15。。点击OK，您将看到以下内容：

您会在蓝色方框中的输入数据框df3和df1下看到df2。如果您已在Python脚本中分配了其他数据框作为计算的步骤，它们也会在此处列出。要将其变成Power BI的可访问表，只需单击Table，如绿色箭头所示。

16。就是这样：

请注意，Date column的数据类型默认设置为Date，但是您可以如前所述将其更改为Text。

单击Home > Close&Apply退出Power Query Editor，然后返回到Power BI Desktop中所有开始的位置。

Answer 2

您可以创建一个空查询并在高级编辑器中替换其内容：

let
    Source = Python.Execute("# Python:#(lf)",[df1=Table1, df2=Table2])
in
    Source

在您可以单击Source旁边的齿轮以添加python代码之后，即可在其中使用df1和df2。

Power BI：在查询编辑器中的多个表上使用Python

2 个答案: