Power Automate si applica a ogni azione nei flussi di lavoro
Scopri l
LuckyTemplates con script Python per creare tabelle di date
Sommario
- Python e PowerBI
- Come utilizzare lo script Python in LuckyTemplates
- Importazione di pacchetti in LuckyTemplates con script Python
- Scrivere script in Jupyter
- Aggiunta di dati sulla tabella della data
- Aggiunta di dati utilizzando STRFTIME()
- Impostazione dell'indice per la tabella delle date
- Portare la tabella in LuckyTemplates con Python
- Reimpostazione dell'indice per la tabella delle date in LuckyTemplates con Python
- Conclusione
Python e PowerBI
Questo tutorial discuterà sulla creazione e l'esecuzione di tabelle di date in LuckyTemplates con script Python . Imparerai come creare frame di dati e importarli in LuckyTemplates utilizzando Python Script Loader e Jupyter Notebook. Imparerai anche come esportarli in un formato CSV o Excel.
Come utilizzare lo script Python in LuckyTemplates
Importazione di pacchetti in LuckyTemplates con script Python
In questo tutorial, creerai una tabella Date utilizzando Panda e Jupyter Notebook. La prima cosa che devi fare è importare i pacchetti. All'interno della cella di scripting in Jupyter, inserisci import pandas come pd .
Per aprire una nuova cella di scripting, premi Maiusc + Invio. Crea un intervallo di date utilizzando la funzione date.range() . Se premi Maiusc + Tab, vedrai di cosa ha bisogno la funzione.
Premendo Maiusc + Tab tre volte verrà visualizzata una documentazione della funzione che include i parametri necessari.
Scrivere script in Jupyter
Per questa dimostrazione, inserisci il seguente script.
Dopo aver eseguito lo script, vedrai un elenco di date.
Impostazione dei parametri
Se modifichi la data di fine in 1/2/2021 e la frequenza predefinita da D (giornaliero) a H (ogni ora), l'elenco delle date mostrerà un intervallo orario.
Un'altra cosa che puoi fare è mettere i punti. Rimuovi entrambi i parametri end e freq e i periodi di input = 3 . Una volta fatto, esegui lo script. Vedrai quindi 3 giorni e una frequenza giornaliera.
È inoltre possibile utilizzare le variabili start e end nella funzione. Se esegui lo script, verrà creato anche un elenco di date.
Tuttavia, il formato dell'elenco delle date non è corretto. Devi trasformarlo in un formato tabella per LuckyTemplates. Un frame di dati è una struttura equivalente che puoi utilizzare. Avvolgi la funzione date.range() con la funzione DataFrame .
Successivamente, avrai una tabella delle date nella struttura corretta.
Noterai che la tabella non ha un nome di colonna. Quindi, inserisci un nome di colonna usando il parametro di colonna.
Eseguire nuovamente lo script per visualizzare il nome della colonna.
Aggiunta di dati sulla tabella della data
Se si desidera creare frame di dati complessi, è possibile utilizzare le funzioni di intelligenza temporale .
Ora che hai creato un frame di dati, salva nuovamente lo script in una variabile e chiamalo date_table . Quindi, chiama quella variabile alla fine dello script.
Per aggiungere più dati alla tabella, inserisci date_table[] e inserisci i dati che desideri aggiungere tra parentesi quadre. In questo esempio è stato aggiunto Anno .
Per ottenere il valore dell'anno, è necessario determinare il tipo di dati. In un'altra cella, inserisci date_table.info() e premi Maiusc + Invio. Vedrai quindi informazioni sul tipo di dati che è un tipo DateTime. Poiché si tratta di un tipo DateTime, è possibile utilizzare attributi o metodi diversi dal frame di dati.
Successivamente, apri una nuova cella e inserisci quanto segue.
La funzione dt.year ti dà accesso a diverse funzioni e metodi nel data frame. Dopo aver eseguito lo script, avrai una tabella con i valori di Year .
Da lì, copia la sintassi e posizionala nella cella di scripting principale. Identificare lo script con date_table['Year'] ed eseguire lo script. Successivamente, vedrai una colonna Anno nella tabella delle date.
Aggiunta di colonne mese e ora
Se vuoi aggiungere mesi alla tabella, copia la sintassi e incollala nella riga successiva. Successivamente, modifica il nome della colonna in Month e dt.year in dt.month . Vedrai quindi una colonna Mese nella tabella. Puoi continuare ad aggiungere dati per creare una tabella molto profonda.
Nella documentazione della funzione pd.date_range è presente un parametro tz o fuso orario. Quindi, per aggiungere un fuso orario, inserisci tz='EST' nella funzione. In questo esempio, il fuso orario utilizzato è l'Eastern Standard Time (EST) .
Successivamente, copia la sintassi della colonna di dati Mese e incollala nella riga successiva. Cambia il nome in Time e dy.month in dt.time . Quindi, esegui lo script.
Vedrai quindi una colonna Ora con valori di 00:00:00 nella tabella delle date.
Se aggiungi e imposti la frequenza su H , i valori nella colonna Time avranno un intervallo di 1 ora.
Aggiunta di colonne del trimestre e del giorno della settimana
Dopo aver aggiunto Time, aggiungi la colonna Quarter . Copia la colonna Dati tempo e incollala nella riga successiva. Cambia il nome in Quarter e dt.time in dt.quarter . Quindi, esegui lo script. Vedrai quindi una colonna Quarter nella tabella delle date.
Infine, aggiungi la colonna Giorno della settimana . Copia la stessa sintassi e modifica il nome in Day Of Week e dt.quarter in dt.dayofweek . Fai clic su Esegui e vedrai la colonna Giorno della settimana nella tabella.
Aggiunta di dati utilizzando STRFTIME()
Il metodo dt può essere utilizzato per ottenere ulteriori personalizzazioni nella tabella delle date. C'è anche un altro tipo di metodo che puoi usare e si chiama strftime() .
Questo è un codice di esempio con strftime() e un codice di formato tra parentesi. In questo esempio, %a viene passato all'interno della funzione. Se esegui lo script, ti darà i giorni abbreviati della settimana.
Copia quella sintassi e incollala nella cella di scripting principale. Salvalo come variabile e chiamalo DW Abb . Quindi, esegui lo script. Vedrai quindi che i dati sono stati aggiunti alla tabella delle date.
Puoi trovare tutti i codici di formato che puoi usare con strftime() in docs.python.org .
Se trovi un formato che puoi usare nella tua tabella delle date, copia la sua direttiva e usala nella tua cella. Questo esempio ha utilizzato %p per aggiungere AM o PM nella tabella delle date.
Copia il codice precedente con strftime() e modifica il nome in AM_PM e il codice del formato in %p . Dopo aver eseguito la sintassi, vedrai la colonna AM_PM aggiunta nella tabella.
Impostazione dell'indice per la tabella delle date
Dopo aver completato la tabella dei dati, puoi copiare e incollare il codice in LuckyTemplates. Puoi anche creare un foglio Excel o un file CSV utilizzando la funzione data frame to.csv() . All'interno delle parentesi, scrivi il nome del file della tabella Date. In questa sintassi viene utilizzato Date_Table.csv .
Il file della tabella Date si trova nella tua directory di lavoro. Per accedere a quel file, inserisci pwd in una nuova cella e fai clic su Esegui. Ti mostrerà quindi l'indirizzo del file.
Individua il file e aprilo. Vedrai quindi la tua tabella Date .
Nella colonna A, vedrai l'indice. È necessario impostare una colonna come indice per evitare problemi una volta entrati in LuckyTemplates. Torna a Jupyter e inserisci date_table.set_index () nella cella di scripting principale. All'interno delle parentesi, inserisci una colonna che verrà impostata su index. In questo esempio viene utilizzata la colonna Data.
Ora puoi salvare nuovamente la variabile o utilizzare un altro parametro chiamato inplace . In questo caso, viene utilizzato inplace . Se il parametro è impostato su True , il file verrà salvato.
Dopo aver eseguito lo script, puoi vedere che la colonna Data è il nuovo indice.
Portare la tabella in LuckyTemplates con Python
È possibile portare la tabella in aprendo il file CSV nell'opzione Ottieni dati. Fai clic su Ottieni dati e seleziona Testo/CSV . Da lì, individua il file nella directory di lavoro e aprilo.
Un altro modo consiste nell'utilizzare l' opzione Inserisci dati .
Quindi, inserisci Date Table nel nome della tabella e premi Carica.
Successivamente, fai clic su Trasforma dati nella scheda Home.
Quindi, vai alla scheda Trasforma e fai clic su Esegui script Python .
Torna al tuo Jupyter Notebook e copia la sintassi dalla cella. Quindi, incollalo nell'editor di script.
Se premi OK, riceverai un errore che dice che ' pd' non è definito .
Importazione di Panda in LuckyTemplates con script Python
Il motivo dell'errore è che i panda non sono stati inseriti nell'editor di script. Quindi, inserisci import pandas come pd all'inizio della sintassi dello script e premi OK.
Avrai il set di dati e il Date_Table nella prima colonna.
Se fai clic sul valore Tabella accanto al set di dati, ti verrà mostrata una tabella vuota.
Per risolvere questo problema, fai clic sull'icona a forma di ingranaggio accanto al passaggio Esegui script Python nel riquadro Passaggi applicati.
Successivamente, nella parte inferiore del codice, identifica il set di dati con date_table e premi OK.
Vedrai quindi la tabella nel set di dati.
Reimpostazione dell'indice per la tabella delle date in LuckyTemplates con Python
La prossima cosa da fare è reimpostare l'indice. Fai di nuovo clic sull'icona a forma di ingranaggio accanto al passaggio Esegui script Python e inserisci date_table.reset_index(inplace=True) . Quella funzione estrarrà la data impostata su index.
L'utilizzo di nuovo del parametro inplace verrà eseguito e imposterà il nuovo indice. Se torni alla tabella, vedrai la colonna Data.
Immettere i dati in LuckyTemplates: come utilizzarlo per l'immissione dei dati
Best practice per il caricamento e la trasformazione dei dati
Python I per gli utenti di LuckyTemplates: nuovo corso nella piattaforma educativa LuckyTemplates
Conclusione
Le tabelle di dati e i report possono essere creati all'esterno di LuckyTemplates Desktop . Puoi crearli e importarli utilizzando Python Script Loader e Jupyter Notebook. Sono un modo alternativo per caricare i dati e apprendere un nuovo linguaggio di programmazione per migliorare le tue capacità di sviluppo dei dati.
Gaelim
Tecniche di modellazione dei dati per organizzare le misure DAX
Tecniche di modellazione dei dati per organizzare meglio le misure DAX per un flusso di lavoro più efficiente.
Filtro Power Apps: cosè e come si usa?
Scopri come utilizzare la funzione di filtro in Power Apps e come incorporarla nelle formule esistenti all
Come commentare più righe in Python: una guida semplice e veloce
Come commentare più righe in Python: una guida semplice e veloce
Connettori Power Automate: numero, testo e data e ora
Acquisisci familiarità con i connettori Power Automate per la manipolazione di numeri, testo e date/ore.
Budget Vs Actual Vs Last Year - Suggerimenti per la rendicontazione finanziaria
Ora, è molto facile studiare il budget rispetto all
Come salvare e caricare un file RDS in R
Imparerai come salvare e caricare oggetti da un file .rds in R. Questo articolo tratta anche come importare oggetti da R a LuckyTemplates.
Che cosè Power Query e M Language: una panoramica dettagliata
Scopri tutto su Power Query e il linguaggio M per la trasformazione e la preparazione dei dati nel desktop di LuckyTemplates.
Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
Rivisitazione dei primi N giorni lavorativi: una soluzione per il linguaggio di codifica DAX
In questa esercitazione sul linguaggio di codifica DAX, scopri come usare la funzione GENERATE e come modificare dinamicamente il titolo di una misura.