如何将数据从python脚本传输到powerbi中的列

Question

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
from scipy import interpolate
from scipy.signal import savgol_filter
x = dataset.loc[0:47,"Année"]
y = dataset.loc[0:47,"Capex (M€)"]
Capex_brut = scipy.interpolate.interp1d(x, y)
Capex_lissés = savgol_filter(y, 48, 4) # window size 50, polynomial order 3
x_new = np.linspace(2023, 2070, 300)
plt.scatter(x, y, color = 'blue')
plt.plot(x_new,Capex_brut(x_new),color = 'black')
plt.plot(x, Capex_lissés, color = 'green')
plt.legend(['nuage', 'linear', 'lissés'], loc='best')
plt.show()
# I try with this lien below but unsuccefull
dataset.loc[0:47,"Lissage"] = Capex_lissés

Answer 1

在使用Power BI编写任何脚本之前，您需要从Python网站安装最新版本的Python。

安装Python后，需要在Power BI Desktop中指定正确的Python文件路径。从功能区中选择"文件"，然后选择"选项和设置"，然后选择"选项"。在全局选项列表中，查找"Python scripting"。在这里你需要找到包含Python发行版的目录。

在Power BI中使用Python脚本:

首先，在Home选项卡中，选择‘Get data’以显示数据连接的完整列表。选择"Other"类别并在列表中找到‘Python script’。这将允许您编写一个Python脚本导入数据集。

然后，将弹出一个对话框，您可以在其中输入Python代码。Power BI只允许您使用Python导入Pandas dataframe，因此我们必须先使用‘pd.DataFrame’转换数据集。

例如，使用Scikit-Learn库加载Iris数据集。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
df = pd.Dataframe(data = data.data, columns= data.feature_names)
print(df)

在下一个窗口中，选择包含数据的名为' df '的表。这将允许您加载此数据集数据模型就像任何其他BI数据源掌权。