Question

我有一个python脚本，并用它在Power BI中创建了一个数据框。

现在，我想在Power BI中编辑该数据框，但是不想从头开始输入新数据，因为我想将所有图表保留在Power BI模型中。

例如，在我的旧数据框中，我在脚本中指定了一些日期，因此信息仅限于这些日期。现在我想将日期更改为新日期，但又不想丢失所有模型。

df = df

Answer 1

我希望您不要在PowerBI Python Visual中使用它。如果在Power Query编辑器的“转换”选项卡下使用Python，则问题的关键不在于Python本身，而在于在Power Query编辑器中的查询下右键单击表时可用的参考函数。：

尝试一下：

1：：将以下示例数据保存为csv中的C:\pbidata\src.csv文件，并使用Get Data > Text/Csv

加载到PowerBI中。

A,B,C
1,1*0,100
2,20,200
3,30,300

2 ：将其显示为表格：

3 ：通过Edit Queries

打开Power Query编辑器

4 ：添加一些Python

在这里，您可以在Changed type下Applied steps的{{1}}步骤之后插入Python代码段。插入以下示例代码：

Transform > Run Python Script

...将为您提供：

5：假设您对此感到满意，并且想在Power BI桌面上重新绘制一个图。我正在使用群集条形图来获取此信息：

6：现在，就像您说的那样，如果您想使用# 'dataset' holds the input data for this script import pandas as pd df=dataset.copy(deep=True) df['D']=df['C']*2，但保留相同的数据集，Python脚本和图形df['D']=df['C']/4，回到Power Query Editor并使用我一开始提到的功能：

7：并添加另一个Python代码段：

Plot 1, Py script 1

然后我们去：

现在，您有两个基于相同数据集的不同Python片段。您仍然拥有第一个代码段中的数据，并且可以对第二个代码段执行任何操作，而不会弄乱数据源。

8 ：插入另一张图表进行验证：

9：也许可以通过更改源文件来使整个过程变得有趣：

数据：

# 'dataset' holds the input data for this script
import pandas as pd
df=dataset.copy(deep=True)
df['D']=df['D']/4

新地块：

Answer 2

您可以按照以下步骤编辑python脚本：

打开查询编辑器
在“应用步骤”中，第一个来源是在右侧包含一个小齿轮符号，单击它。

您可以将脚本直接更改为Power Query。

编辑在Power BI中用作数据条目的python脚本

2 个答案: