La chiamata di funzione più potente in LuckyTemplates

LuckyTemplates è un potente strumento di visualizzazione dei dati e business intelligence che consente agli utenti di connettersi a varie origini dati, creare report e dashboard interattivi e condividerli con altri. Nel blog di oggi esploreremo la chiamata di funzione più potente in LuckyTemplates.

Questa chiamata di funzione migliorerà notevolmente le capacità di LuckyTemplates e porterà la visualizzazione e l'analisi dei dati a un livello superiore. Ciò ti consentirebbe di portare le capacità analitiche di LuckyTemplates a un livello superiore e di fare cose straordinarie, tutto nel contesto del framework LuckyTemplates. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

Sommario

• Chiamata di funzione del set di dati in LuckyTemplates: panoramica del problema
• Modifica del tipo di dati
• Il pacchetto di numeri primi R
• Inserimento del pacchetto R Prime tramite la chiamata alla funzione del set di dati in LuckyTemplates
• Filtraggio dei numeri primi
• Conclusione

Chiamata di funzione del set di dati in LuckyTemplates: panoramica del problema

Questo problema di esempio proviene da un sito chiamato Excel BI Nightly Power Query Challenge gestito da VJ Verma. Ogni sera propone un problema e la comunità lo risolve e ne discute tra i membri.

Nell'esempio, la domanda ha una costruzione molto semplice con determinati limiti superiore e inferiore. Tra questi due numeri, dobbiamo calcolare il numero di numeri primi in quell'intervallo. 

Sebbene sia abbastanza semplice e diretto nel concetto, è molto più difficile da implementare in LuckyTemplates. Questo perché, tra le 800 funzioni M e le circa 400 , non esiste alcuna funzionalità che ci consenta di determinare direttamente se un numero è primo o meno in LuckyTemplates . 

Invece, approfondiremo la chiamata al set di dati , che è un modo per passare da Power Query a R o Python, eseguire istruzioni e quindi tornare a Power Query senza problemi e continuare la nostra analisi. 

Prendiamo i dati dalla sfida BI di Excel e iniziamo a lavorare. 

Modifica del tipo di dati

Di seguito sono mostrati i limiti inferiore e superiore. 

Questi dati sono in formato testo e dobbiamo trasformarli in numeri interi. Per farlo, fai doppio clic sulla riga dell'intestazione ( Limite inferiore o Limite superiore) . Nelle opzioni che appariranno, scegli Cambia tipo quindi seleziona Numero intero. 

Il passaggio successivo consiste nel creare una nuova colonna per tutti i numeri compresi tra il limite inferiore e superiore. Quindi, ruoteremo la colonna per creare un elenco. 

Vai alla scheda Aggiungi colonna e seleziona Colonna personalizzata poiché non è possibile farlo direttamente tramite l'interfaccia utente. 

Crea un semplice codice M e crea una colonna denominata Numero. Utilizzare la funzione List.Numbers che restituisce un elenco di numeri dati un valore iniziale, un conteggio e un valore incrementale facoltativo.

Impostare il valore iniziale come [Limite inferiore] e il conteggio come [Limite superiore] – [Limite inferiore] + 1 per tenere conto del punto N. Assicurarsi che non venga rilevato alcun errore di sintassi. Fare clic su OK. 

Dovrebbe apparire una nuova colonna con Liste. Fare clic sull'elenco per visualizzare i numeri nell'intervallo in basso  .

Ad esempio, se clicchiamo sull'elenco nella prima riga, otterremo un elenco che mostra i numeri da 10 a 45.

Fare clic sulla freccia accanto a Numero e fare clic su Espandi in nuove righe.

Successivamente, fai clic sull'icona del formato a sinistra di Numero e modifica il formato in Numero intero.

A questo punto, vogliamo determinare se ognuno di questi numeri è primo oppure no. Ancora una volta, non c'è modo di farlo direttamente in LuckyTemplates. Potremmo programmare una serie di passaggi che determinerebbero i numeri primi, ma qui c'è un modo più semplice per farlo in Python. 

Il pacchetto di numeri primi R

In R ci sono diversi pacchetti . Si tratta di componenti aggiuntivi che possiamo integrare nel programma per eseguire determinate funzioni, equivalenti a elementi visivi personalizzati o strumenti esterni in LuckyTemplates.

METACRAN presenta un catalogo di tutti i pacchetti R approvati. Ci sono oltre 18.800 pacchetti attivi in ​​R, ma possiamo anche caricarli direttamente dal sito dello sviluppatore. Ciò significa che possiamo fare qualsiasi analisi all'interno del programma trovando il pacchetto giusto. 

Nel nostro caso, cercheremo e proveremo a trovare qualcosa che determinerà se un numero è primo. 

Digita prime nella casella di ricerca.

Scegli il primo pacchetto denominato primes – Fast Functions for Prime Numbers . Questo è un pacchetto che verifica se un numero è primo e genera una sequenza di numeri primi. 

Inserimento del pacchetto R Prime tramite la chiamata alla funzione del set di dati in LuckyTemplates

Torna a LuckyTemplates e fai clic su Esegui script R dalla barra multifunzione . 

Apparirà una procedura guidata Esegui script R.

Il cancelletto (#), che è un indicatore per il commento, indica che la variabile ' dataset' contiene i dati di input per lo script. Ci consente di pulire, strutturare e modellare i nostri dati, nonché di aggiungere colonne e ruotare le cose. Non appena chiamiamo dataset , tutto ciò che abbiamo fatto fino a quel momento viene inserito in R. La stessa cosa vale per Python: il set di dati funziona allo stesso modo.

Possiamo prendere tutta la conoscenza che abbiamo su Power Query e fare tutto il nostro shaping lì prima di chiamare R. Questo è molto utile perché non dobbiamo imparare nessuna funzione R che fa la stessa cosa che abbiamo fatto in Power Query. Fondamentalmente, possiamo passare direttamente alla parte analitica che è ciò che dimostreremo oggi.

Iniziamo installando il pacchetto . Possiamo usare il comando install.packages , ma in questo caso useremo la libreria.

Digitare library e chiamare il pacchetto primes . Ciò equivale a portare un oggetto visivo personalizzato in LuckyTemplates da AppSource. 

Quindi, crea una tabella chiamata df per il frame di dati e assegna la tabella del set di dati a quella.

In Power Query, il nostro set di dati è composto da tutto, dall'origine al tipo 1 modificato ed è quello che abbiamo assegnato a df.

Crea una nuova colonna equivalente alla colonna calcolata in LuckyTemplates digitando df$isprime . Si noti che il simbolo del dollaro ( $ ) in R è simile alle parentesi quadre in LuckyTemplates.

Isprime sarà il nome della nostra colonna ea questo assegneremo la funzione is_primes dal pacchetto primes . Chiameremo quindi la colonna Number da df . 

Questo prende la colonna del numero e la esegue attraverso la funzione is_prime per dire VERO se il numero è primo e FALSO altrimenti. La funzione inserirà quindi VERO o FALSO nella colonna isprime della tabella df . 

Chiama la tabella df alla fine. Fare clic su OK. 

Possiamo vedere il df apparire nel riquadro Applied Steps . Quando clicchiamo su di esso, dovremmo vedere la colonna isprime che contiene la classificazione TRUE o FALSE. 

Filtraggio dei numeri primi

Successivamente, rimuoveremo le righe per i numeri che non sono primi. Fai clic sulla freccia accanto a isprime per aprire il filtro. Deseleziona FALSO in modo da poter contare i numeri primi. 

Fai clic su OK, quindi vai alla scheda Home e scegli Raggruppa per . 

Apri l' opzione Avanzate . Nella finestra pop-up, raggruppa in base al limite inferiore e aggiungi un gruppo per il limite superiore. Quindi, crea una colonna chiamata Count e imposta Count Rows come operazione per contare il numero di TRUE. Fare clic su OK. 

Ciò produrrà il risultato simile a quello della sfida. 

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Conclusione

In conclusione, la chiamata al set di dati è la chiamata di funzione più potente in LuckyTemplates ed è uno strumento prezioso per qualsiasi utente che desideri ottenere informazioni dettagliate dai propri dati. Questa singola e semplice chiamata di funzione di LuckyTemplates ti consente di espandere radicalmente le capacità analitiche del programma, mettendo letteralmente a portata di mano centinaia di migliaia di funzioni aggiuntive dall'interno di Power Query. 

Comprendendo come utilizzare correttamente questa funzione, puoi facilmente manipolare e analizzare grandi insiemi di dati, portando a visualizzazioni più efficaci e informative. Con le informazioni acquisite da questa funzione, sarai in grado di prendere decisioni basate sui dati e migliorare la tua comprensione generale dei tuoi dati. 

Ti auguro il meglio,

Brian Giulio