Bagikan melalui

Membuat visual Power BI dengan Python

  • Artikel

Tutorial ini membantu Anda mulai membuat visual dengan data Python di Power BI Desktop. Anda menggunakan beberapa dari banyak opsi dan kemampuan yang tersedia untuk membuat laporan visual dengan menggunakan Python, panda, dan pustaka Matplotlib.

Prasyarat

Bekerja melalui Jalankan skrip Python di Power BI Desktop untuk:

  • Instal Python di komputer lokal Anda.

  • Aktifkan pembuatan skrip Python di Power BI Desktop.

  • Pasang pustaka panda danMatplotlib Python.

  • Impor skrip Python berikut ke Power BI Desktop:

    import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({ 
    'Fname':['Harry','Sally','Paul','Abe','June','Mike','Tom'], 
    'Age':[21,34,42,18,24,80,22], 
    'Weight': [180, 130, 200, 140, 176, 142, 210], 
    'Gender':['M','F','M','M','F','M','M'], 
    'State':['Washington','Oregon','California','Washington','Nevada','Texas','Nevada'],
    'Children':[4,1,2,3,0,2,0],
    'Pets':[3,2,2,5,0,1,5] 
}) 
print (df)

Membuat visual Python di Power BI Desktop

  1. Setelah Anda mengimpor skrip Python, pilih ikon visual Python di panel Visualisasi Desktop Power BI.

    Screenshot that shows the Python option in Visualizations.

  2. Pada kotak dialog Aktifkan visual skrip yang muncul, pilih Aktifkan.

    Gambar visual Python tempat penampung muncul di kanvas laporan, dan editor skrip Python muncul di sepanjang bagian bawah panel tengah.

    Screenshot that shows the Python script editor.

  3. Seret bidang Usia, Anak- Anak, Nama, Jenis Kelamin, Hewan Peliharaan, Status, dan Berat ke bagian Nilai di mana ia mengatakan Tambahkan bidang data di sini.

    Screenshot that shows Drag to Add data fields here.

    Berdasarkan pilihan Anda, editor skrip Python menghasilkan kode pengikatan berikut.

    • Editor membuat dataframe himpunan data dengan bidang yang Anda tambahkan.
    • Agregasi default adalah Jangan ringkas.
    • Mirip dengan visual tabel, bidang dikelompokkan dan baris duplikat hanya muncul sekali.

  4. Dengan dataframe yang dibuat secara otomatis oleh bidang yang Anda pilih, Anda dapat menulis skrip Python yang menghasilkan plot ke perangkat default Python. Setelah skrip selesai, pilih ikon Jalankan dari bilah judul editor skrip Python untuk menjalankan skrip dan menghasilkan visual.

    Screenshot that shows the Python script editor with initial comments.

Tips

  • Skrip Python Anda hanya dapat menggunakan bidang yang ditambahkan ke bagian Nilai . Anda dapat menambahkan atau menghapus bidang saat mengerjakan skrip Python Anda. Power BI Desktop secara otomatis mendeteksi perubahan bidang. Saat Anda memilih atau menghapus bidang dari bagian Nilai , kode pendukung di editor skrip Python secara otomatis dibuat atau dihapus.

  • Dalam beberapa kasus, Anda mungkin tidak ingin pengelompokan otomatis terjadi, atau Anda mungkin ingin semua baris muncul, termasuk duplikat. Dalam kasus tersebut, Anda dapat menambahkan bidang indeks ke himpunan data Yang menyebabkan semua baris dianggap unik dan mencegah pengelompokan.

  • Anda dapat mengakses kolom dalam himpunan data dengan menggunakan namanya. Misalnya, Anda dapat membuat kode dataset["Age"] dalam skrip Python untuk mengakses bidang usia.

  • Power BI Desktop merencanakan ulang visual saat Anda memilih Jalankan dari bilah judul editor skrip Python, atau setiap kali perubahan data terjadi karena refresh, pemfilteran, atau penyorotan data.

  • Saat Anda menjalankan skrip Python yang menghasilkan kesalahan, visual Python tidak diplot, dan pesan kesalahan muncul di kanvas. Untuk detail kesalahan, pilih Lihat detail dalam pesan.

  • Untuk mendapatkan tampilan visualisasi yang lebih besar, Anda dapat meminimalkan editor skrip Python.

Membuat plot sebar

Buat plot sebar untuk melihat apakah ada korelasi antara usia dan berat.

  1. Di editor skrip Python, di bawah Tempel atau ketik kode skrip Anda di sini, masukkan kode ini:

    import matplotlib.pyplot as plt 
dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red')
plt.show()

    Panel editor skrip Python Anda sekarang akan terlihat seperti gambar berikut:

    Screenshot that shows the Python script editor with commands.

    Kode mengimpor pustaka Matplotlib, yang melakukan plot dan membuat visual.

  2. Pilih tombol Jalankan skrip untuk menghasilkan plot sebar berikut di visual Python.

    Screenshot that shows the scatter plot visualization generated from the Python script.

Membuat plot baris dengan beberapa kolom

Buat plot baris untuk setiap orang yang menunjukkan jumlah anak dan hewan peliharaan mereka.

  1. Di bawah Tempel atau ketik kode skrip Anda di sini, hapus atau komentari kode sebelumnya, dan masukkan kode Python berikut:

    import matplotlib.pyplot as plt 
ax = plt.gca() 
dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Children',ax=ax) 
dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Pets', color='red', ax=ax) 
plt.show()

  2. Pilih tombol Jalankan untuk menghasilkan plot baris berikut dengan beberapa kolom:

    Screenshot that shows a line plot with multiple columns from the Python script.

Membuat plot batang

Buat plot batang untuk usia setiap orang.

  1. Di bawah Tempel atau ketik kode skrip Anda di sini, hapus atau komentari kode sebelumnya, dan masukkan kode Python berikut:

    import matplotlib.pyplot as plt 
dataset.plot(kind='bar',x='Fname',y='Age') 
plt.show()

  2. Pilih tombol Jalankan untuk menghasilkan plot bilah berikut:

    Screenshot that shows a bar plot from the Python script.

Pembatasan

Visual Python di Power BI Desktop memiliki batasan berikut:

  • Data yang digunakan visual Python untuk plot dibatasi hingga 150.000 baris. Jika lebih dari 150.000 baris dipilih, hanya 150.000 baris teratas yang digunakan, dan pesan muncul pada gambar. Data input juga memiliki batas 250 MB.

  • Jika himpunan data input visual Python memiliki kolom yang berisi nilai string yang lebih panjang dari 32.766 karakter, nilai tersebut dipotong.

  • Semua visual Python ditampilkan pada resolusi 72 DPI.

  • Jika perhitungan visual Python melebihi lima menit, waktu eksekusi habis, yang menghasilkan kesalahan.

  • Seperti halnya visual Power BI Desktop lainnya, jika Anda memilih bidang data dari tabel yang berbeda tanpa hubungan yang ditentukan di antara mereka, kesalahan terjadi.

  • Visual Python di-refresh setelah pembaruan, pemfilteran, dan penyorotan data. Gambar itu sendiri tidak interaktif.

  • Visual Python merespons penyorotan elemen di visual lain, tetapi Anda tidak dapat memilih elemen dalam visual Python untuk memfilter silang elemen lain.

  • Hanya plot ke tampilan perangkat tampilan default Python dengan benar di kanvas. Hindari secara eksplisit menggunakan perangkat tampilan Python yang berbeda.

  • Visual Python tidak mendukung penggantian nama kolom input. Kolom disebut dengan nama aslinya selama eksekusi skrip.

Keamanan

Visual Python menggunakan skrip Python, yang dapat berisi kode yang memiliki risiko keamanan atau privasi. Saat Anda mencoba melihat atau berinteraksi dengan visual Python untuk pertama kalinya, Anda mendapatkan peringatan keamanan. Aktifkan visual Python hanya jika Anda mempercayai penulis dan sumber, atau setelah Anda meninjau dan memahami skrip Python.

Lisensi

Visual Python memerlukan lisensi Power BI Pro atau Premium Per Pengguna (PPU) untuk merender dalam laporan, refresh, filter, dan filter silang. Pengguna Power BI gratis hanya dapat menggunakan petak peta yang dibagikan dengan mereka di ruang kerja Premium.

Tabel berikut menjelaskan kemampuan visual Python berdasarkan lisensi.

Menulis visual Python di Power BI Desktop Membuat laporan layanan Power BI dengan visual Python Menampilkan visual Python dalam laporan
Tamu (Power BI Embedded) Didukung Tidak didukung Didukung hanya dalam kapasitas Premium/Azure
Penyewa tidak terkelola (domain tidak diverifikasi) Didukung Tidak didukung Tidak didukung
Penyewa terkelola dengan lisensi gratis Didukung Tidak didukung Didukung hanya dalam kapasitas Premium
Penyewa terkelola dengan lisensi Pro atau PPU Didukung Didukung Didukung

Untuk informasi selengkapnya tentang lisensi Power BI Pro dan perbedaannya dengan lisensi gratis, lihat Membeli dan menetapkan lisensi pengguna Power BI Pro.

Konten terkait

Tutorial ini hampir tidak menggores permukaan opsi dan kemampuan untuk membuat laporan visual yang digunakan oleh Python, panda, dan pustaka Matplotlib. Untuk informasi selengkapnya, lihat sumber daya berikut:

Untuk informasi selengkapnya tentang Python di Power BI, lihat: