Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
Microsoft フローで使用できる 2 つの複雑な Power Automate String 関数、substring 関数とindexOf 関数を簡単に学習します。
今日は、LuckyTemplates を R に接続する方法と、 LuckyTemplatesの R スクリプト ビジュアルを使用して実行できることを紹介します。これを機能させるには、R が LuckyTemplates から完全に独立しているため、コンピューターに R をインストールする必要があります。
まず、視覚化ペインで R スクリプト ビジュアルをクリックしましょう。
今日は、相関行列プロットと呼ばれるものを使用します。ポケモンのデータセットも使用します。これを選んだ理由は、防御や攻撃などの数値情報が多く、相関関係を示すときに非常に適しているためです。
ビジュアライゼーションをキャンバスにドラッグした後、フィールドの追加を開始する必要があります。
どのような種類のフィールドを表示できますか? ポケモンの攻撃力、防御力、HP、素早さ、名前を確認したいと思います。
ここで、視覚化ペインのすぐ下に値ペインがあり、すべてが同じフィールドに追加されていることにおそらく気づくでしょう。テキスト情報と数値情報の両方がここに追加されます。
したがって、ここR スクリプト エディターでは、すでにレイアウトされているコードがあることもわかります。これはデータセットと呼ばれるもので、攻撃力、防御力、HP、速度、名前が含まれるデータ フレームです。これを書く必要はありません。LuckyTemplates は、視覚化キャンバスにデータを入力するとすぐに、これを自動的に実行します。
私が犯した最初の間違いは (多くの人が犯すであろうことも想像できますが)、通常のコードとして見えるようにするためにここのコメントを削除したことです。これは実際にはレイアウトする必要があるため、うまくいきません。
ここにある、 uniqueを実行する必要があるという行です。それを回避する方法はありません。
ここでスクリプトを書き始めます。今日行っている相関プロットは、psych パッケージから取得したものです。これはとても簡単です。ペアを書き留めるだけです。パネルを渡してから、引数にデータセットを渡します。
そして、それができました。私たちには視覚化があります。
psych パッケージをインストールしていない人は、もちろんこの方法でインストールできますが、すでにインストールしている場合でも、このプロセスでは毎回インストールされます。
さらに一歩進めたい場合は、パッケージが利用可能かどうかを確認し、利用できない場合はインストールするIF ステートメントを作成できます。そうでなければ、何もしません。
これが失敗しないようにするために必要なもう 1 つのことは、インストールされたパッケージ内にリポジトリ引数を設定することです。
この例では、CRAN Web ページをコピーして貼り付けているだけです。これは技術的には機能します。ただし、世界のどこにいるかによっては、自分に近い鏡を選択したほうがよい場合もあります。
目次
ビジュアライゼーションを別のレベルに引き上げる
これが実装したいコードです。うまく動作し、視覚化が表示されます。この視覚化をさらに一歩進めるためのものがいくつかあります。最初に行うことは、スライサーを追加することです。スライサーは、このタイプの視覚化で完全に機能します。
そこで、レポートにスライサーを配置し、フィールド ペインに生成を配置しましょう。
スライサーで選択した内容に応じて、視覚化がどれほどきれいに変化するかを見てください。
他のビジュアライゼーションとの対話
他のビジュアライゼーションと対話するときにこれがどのように見えるか疑問に思う場合は、ドーナツ チャートを作成し、ポケモンの数を入力して、それらが伝説かどうかを判断してみましょう。
ご覧のとおり、最初のビジュアライゼーションは 2 番目のビジュアライゼーションと対話できます。
結論
LuckyTemplates はそのすべてのデータを R に送信して応答を待つ必要があるため、非常に大きなデータ セットがある場合、これらの R スクリプトは困難で使いにくい場合があります。
ただし、ここでの例のように、LuckyTemplates を R に接続するときにこのようなビジュアライゼーションを最初から構築する場合、非常に時間がかかる場合があります。
したがって、現在 R または Python を使用していて、最初から構築するのではなくビジュアライゼーションをインポートしたい場合、これは非常に優れたソリューションです。
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