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。
このブログでは、 Pythonを使用して言語またはテキストの翻訳を実行し、それを LuckyTemplates にパイプする方法を説明します。これはレポートをより興味深いものにすることができる素晴らしいテクニックです。それでは、LuckyTemplates Python チュートリアルを始めましょう。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
目次
ゲーム・オブ・スローンズのデータセット
以下は、LuckyTemplates で設定されたゲーム オブ スローンズのデータで、 上部にエピソード名 と IMDB の説明が 付いています。これは英語であることがわかりますが、Python のライブラリを使用して翻訳された、日本語に切り替わるブックマークも作成しました。
他のデータセットに簡単に適用できる関数を作成する方法を説明します。それでは始めましょう!
LuckyTemplates Python チュートリアル: データの変換
すべての翻訳はスクリプト エディターで行うため、Power Query エディターを開いてプロセスを開始します。その後、以下のスクリプトを記述し、Python を使用してテキストを変換する方法を示します。
その前に、以下のスクリプトを見てみましょう。これがどのように機能するかを 1 行ずつ説明します。
上記のデータセットには、エピソード番号、シーズン番号、エピソード名、監督、作家が含まれています。さらに右にスクロールすると、IMDB の説明や元の放送日など、他にも多数の列があります。
エピソード名には翻訳を適用できますが、人名であるため作家には適用できません。したがって、翻訳用に列を分離し、このデモンストレーション用にIMD 説明列を選択します。
Python スクリプトへの変換
それでは、左上のリボンの [ 変換]に移動し 、右上の[Python スクリプトの実行] を選択しましょう。すべてをスクリプト エディター内で記述しますが、 Jupyter Notebook などで行うこともできます 。
次に、コードを文書化しましょう。上で、スクリプトの入力データを保持するデータセットをすでに示していることがわかります。
LuckyTemplates Python チュートリアル: Python スクリプトの使用
上の画像は、今日書くことになる Python スクリプトです。プロセス全体を理解できるように、各ステップについて説明します。
翻訳のインポート
それでは、何をしたいのかを強調することから始めましょう。TextBlob から翻訳ライブラリをインポートします。したがって、スクリプトの最初の部分に、 TextBlob から翻訳ライブラリを #import と 記述します。
次に、翻訳用の関数を作成したいので、# create a function for translationと書きます。
関数の定義
また、関数が何であるかを定義する必要があります。そのためには、defで始まり、その後に関数の名前が続く必要があります。この場合、translationという名前を付けます。
関数には、反復できる大量のコードまたは命令が必要です。Excel で表示されるものと同様に、開き括弧と閉じ括弧が特徴です。
私たちの関数には命令が 1 つだけあり、それは選択されたテキストを翻訳するというものです。これを名前とその後にコロンを組み合わせると、def translation (text)と書くことができます。
コロンを入力した後、 Enter キー とTab キーを押して 、関数内の命令をインデントします。まず、テキストを表す blobという変数を作成しましょう 。
そして、テキストライブラリを使用しているので、 その後にTextBlobを 入力します。次に、それを探している文に渡します。これを blob = TextBlob (sentence)として記述します。
文が関数内にあるので 、さらに何かを追加できます。変数blob を返し、その文を (translate 関数を使用して) 英語 ( enで示される) から日本語 ( jaで示される) に翻訳したいとします 。
この関数が機能するには、 「translate that」と明示的に指定する必要があります 。ただし、念のため、これを文字列( str ) でラップします。これで、この一連の命令を return str(blob.translate)from_lang =<' en'="" to="">として書くことができます。
そして得られるのは以下の関数です。
コラムの翻訳
これで、新しく作成した関数を、探しているテキスト (データ セットの IMDB 説明列) に適用できるようになりました。したがって、 Pythonスクリプトでは、データセット(「IMDB 説明」)を記述し 、その後に適用関数を続けます。
また、作成した 変換関数を apply 関数内に配置し 、それらすべてをdataset (“IMDB description').apply(translation) ”として記述します。
新しい列を作成したいので、再びデータセット、 テーブル名を使用し 、等号の横にそれを関数に追加します。
LuckyTemplates Python チュートリアル: コードの実行
これで、翻訳に適用する新しい列ができました。それでは、 「OK」をクリックして実行し、問題があるかどうかを確認してみましょう。
残念ながら、スクリプトを実行すると上記のエラーが発生します。よく見てみると、プレースホルダーとして テキスト ではなく 文を使用していることがわかります 。
プログラミングでは小さな間違いが起こりやすいため、常にスクリプトを読むことが重要です。
そこで、スクリプトに戻り、文を消去し、 テキスト に 置き換えます 。その後、スクリプトを再度実行して [OK]をクリックすると、以下の結果が得られます。
したがって、返されるのは、開くことができるテーブルです。テーブルをクリックすると、下のデータ フレームに移動します。
上記のデータフレームは、IMDB の説明を日本語に翻訳したものです。名前の多くは翻訳されていないことに注意してください。すべての名前が日本語に翻訳できるわけではないため、これは正しいことです。
他の言語
ただし、日本語以外にも、他の多くの言語に翻訳することもできます。完全なリストは以下でご覧いただけます。どのような機能を作成できるかぜひ検討してみてください。
LuckyTemplates に戻って、このビジュアルをいかに簡単に作成したかを確認してみましょう。下のビジュアルは、英語と日本語のブックマークを機能させています。
このビジュアルには 2 つのブックマークがあり、テーブルの 1 つを隠しています。[選択]の下のテーブルをクリックすると 、下の画像で 2 つのテーブルがあることがわかります。
このビジュアルは、 [形式] セクションの ボタンを 英語と日本語の翻訳オプションに接続して作成しました 。下の画像は、 ボタンに ブックマークの 1 つにリンクするアクションがあることを示しています。
このボタンとそのアクションにより、言語を簡単に変更したり、さまざまな機能を使用したりできます。つまり、データセットのエピソード名やその他の列に関数を適用できるということです。必要に応じて、これを翻訳するさまざまな言語を作成することもできます。
Python でのテキスト分析: 概要
Python でサンプル データセットを読み込む方法
LuckyTemplates データ レポートでの Python スクリプト
結論
LuckyTemplates にはPythonと直接統合する機能があり、その全体的な機能を別のレベルに引き上げます。この LuckyTemplates Python チュートリアルでは、Python スクリプトの実行を使用してテキストを翻訳し、LuckyTemplates の対話型ダッシュボードと Python の柔軟性の両方を活用する方法を学びました。
わずか 10行の Pythonスクリプトで、コラム全体を英語から日本語に翻訳することができました。上記と同じ手順を使用して、Python スクリプトを使用して他の言語からテキストを翻訳し、LuckyTemplates プレゼンテーションを強化します。
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