Question

这是一个自我回答的帖子。为什么？因为缺少数据样本，所以Power BI中的许多问题都无法回答。此外，许多人似乎想知道如何使用Python在Power BI中编辑数据表。当然，全世界都需要在Power BI中更广泛地使用Python。有人认为您必须将Python代码段应用于其他位置加载的现有表。我对这篇文章的回答将向您展示如何在原本为空的Power BI文件中用几行代码构建一个（相当大的）数据样本。

那么，如何在Power BI中使用Python构建数据样本并对其进行更改？

Answer 1

我将向您展示如何构建包含分类和数值的10000行的数据集。我分别使用Python库numpy和pandas进行数据生成和表操作。下面的代码段简单地从两个列表中10000绘制了一个随机元素，以构建带有一些街道和城市名称的两列，并将一个随机数列表添加到混合中。然后，我使用熊猫将数据整理到一个数据框中。在Power BI Power Query Editor中使用Python，您的输入必须是表格，而输出必须是pandas数据框。

Python代码段：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(123)
streets=['Broadway', 'Bowery', 'Houston Street']
cities=['New York', 'Chicago', 'Baltimore']

rows = 1000

lst_cities=np.random.choice(cities,rows).tolist()
lst_streets=np.random.choice(streets,rows).tolist()
lst_numbers= np.random.randint(low=0, high=100, size=rows).tolist()
df_dataset=pd.DataFrame({'City':lst_cities,
                      'Street':lst_streets,
                      'ID':lst_numbers})
df_metadata = pd.DataFrame([df_dataset.shape])

Power BI：

在Power BI桌面中，单击Enter Data转到Power Query Editor。在下面的对话框窗口中，除了单击OK以外，什么都不做。结果是一个空表和Applied steps下的两个步骤：

现在，使用Transform > Run Python Script，在上方插入代码段，然后点击OK来获取此信息：

您现在有了一个包含2列3行的初步表。这是在Power BI中实现Python的相当整洁的细节。运行代码段后，您可以使用以下三种不同的数据集。 Dataset是默认构造的，但由于我们是从一个空表开始的，所以它是空的。如果我们从其他数据开始，则Run Python Script的第一行说明了此表# 'dataset' holds the input data for this script的用途。它以熊猫数据框的形式构造。最后一张表df_metadata只是我们真正感兴趣的数据集的简要描述：df_dataset，但我将其添加到了混合中以说明您在片段将向您提供。通过单击名称旁边的Table，选择继续处理的表。

就是这样！现在，您有了一个混合数据类型表，可以继续使用Python或Power BI本身进行工作：

从这里您可以：

使用任何菜单选项继续在表上工作
插入另一个Python脚本
复制原始数据框，并通过右键单击Reference下的Table创建Queries，继续使用其他版本：

如何使用Python在PowerBI中制作可重现的数据样本？

1 个答案: