Incorporer un composant Power BI dans un notebook Jupyter

Article
04/27/2023

Le notebook Jupyter simplifie la création et le partage de rapports Power BI. Avec le notebook Jupyter, vous pouvez incorporer ou créer des rapports rapidement.

Le powerbiclient package Python vous permet d’incorporer facilement des rapports Power BI dans des notebooks Jupyter. Vous pouvez exporter des données à partir de visuels d’un rapport Power BI vers le notebook Jupyter pour une exploration approfondie des données. Vous pouvez également filtrer le rapport pour une analyse rapide ou utiliser des signets pour appliquer une vue enregistrée.

Installer le package client Power BI

Le powerbiclient package se trouve sur PyPI. Il est également open source sur GitHub.

Pour installer le package, vous pouvez utiliser pip.

Si vous utilisez le notebook Jupyter :
```
pip install powerbiclient
```

Si vous utilisez JupyterLab :

pip install powerbiclient
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

Si vous utilisez Jupyter Notebook 5.2 ou version antérieure, vous devrez peut-être également activer nbextension :
```
jupyter nbextension enable --py [--sys-prefix|--user|--system] powerbiclient
```

Incorporer un rapport Power BI dans un notebook Jupyter

Gif animé qui montre un rapport Power BI incorporé dans le notebook Jupyter.

Pour plus d’informations sur l’utilisation, consultez le wiki GitHub.

Embed a report (Intégrer un rapport)

Cet exemple montre comment incorporer un rapport Power BI à l’aide du package.

Importer des modèles et des classes de rapport à partir du package :
```
from powerbiclient import Report, models
```

Authentifiez-vous auprès de Power BI à l’aide d’Azure AD :

# Import the DeviceCodeLoginAuthentication class to authenticate against Power BI
from powerbiclient.authentication import DeviceCodeLoginAuthentication

# Initiate device authentication
device_auth = DeviceCodeLoginAuthentication()

Définissez l’ID d’espace de travail et l’ID de rapport que vous souhaitez incorporer :
```
group_id="Workspace ID"
report_id="Report ID"
```
Créez un instance de rapport Power BI et chargez le rapport dans la cellule de sortie :
```
report = Report(group_id=group_id, report_id=report_id, auth=device_auth)

report
```

Exécuter la démonstration

Le dépôt GitHub inclut un notebook Jupyter de démonstration qui incorpore le rapport d’un utilisateur. Il illustre le flux complet d’incorporation et d’interaction avec le rapport Power BI, notamment :

Gestionnaires d’événements de rapport
Obtenir la liste des pages
Obtenir la liste des visuels
Exporter et visualiser des données visuelles
Appliquer des filtres

Pour exécuter la démonstration :

Assurez-vous que vous disposez des prérequis suivants :
- pandas
- matplotlib
Exécutez les commandes suivantes :
```
cd demo
jupyter notebook
```
Exécutez demo.ipynb.

Création rapide d’un rapport

Vous pouvez également générer facilement un rapport rapide Power BI à partir de vos données en quelques étapes seulement. Utilisez n’importe quel DataFrame de votre notebook pour le transformer rapidement en visualisations perspicaces. Enregistrez le rapport, si vous le souhaitez, et utilisez-le comme vous le feriez pour n’importe quel autre rapport.

Pour obtenir une description détaillée, consultez Création rapide d’un rapport à l’aide du notebook Jupyter. Pour obtenir un notebook Jupyter de démonstration, consultez le dépôt GitHub.

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