Najpotężniejsze wywołanie funkcji w usłudze LuckyTemplates

LuckyTemplates to potężne narzędzie do wizualizacji danych i analizy biznesowej, które umożliwia użytkownikom łączenie się z różnymi źródłami danych, tworzenie interaktywnych raportów i pulpitów nawigacyjnych oraz udostępnianie ich innym osobom. W dzisiejszym blogu przyjrzymy się najpotężniejszemu wywołaniu funkcji w usłudze LuckyTemplates.

To wywołanie funkcji znacznie rozszerzy możliwości usługi LuckyTemplates i przeniesie wizualizację i analizę danych na wyższy poziom. Pozwoliłoby to podnieść możliwości analityczne usługi LuckyTemplates o kilka stopni i robić niesamowite rzeczy w kontekście struktury usługi LuckyTemplates. Możesz obejrzeć pełny film z tego samouczka na dole tego bloga.

Spis treści

• Wywołanie funkcji zestawu danych w usłudze LuckyTemplates: przegląd problemów
• Zmiana typu danych
• Pakiet liczb pierwszych R
• Wstawianie pakietu R Prime przy użyciu wywołania funkcji zestawu danych w usłudze LuckyTemplates
• Filtrowanie liczb pierwszych
• Wniosek

Wywołanie funkcji zestawu danych w usłudze LuckyTemplates: przegląd problemów

Ten przykładowy problem pochodzi z witryny o nazwie Excel BI Nightly Power Query Challenge , którą prowadzi VJ Verma. Każdej nocy zgłasza problem, a społeczność go rozwiązuje i dyskutuje między członkami.

W przykładzie pytanie ma bardzo prostą konstrukcję z podanymi górnymi i dolnymi granicami. Pomiędzy tymi dwiema liczbami musimy obliczyć liczbę liczb pierwszych w tym zakresie. 

Chociaż koncepcja jest dość prosta i bezpośrednia, o wiele trudniej jest ją zaimplementować w usłudze LuckyTemplates. To dlatego, że wśród 800 funkcji M i około 400 nie ma funkcji, która bezpośrednio pozwala nam określić, czy liczba jest liczbą pierwszą w usłudze LuckyTemplates. 

Zamiast tego zagłębimy się w wywołanie zestawu danych , które jest sposobem na przejście z Power Query do R lub Pythona, wykonanie instrukcji, a następnie bezproblemowy powrót do Power Query i kontynuowanie naszej analizy. 

Weźmy dane z wyzwania Excel BI i zacznijmy działać. 

Zmiana typu danych

Poniżej pokazano dolną i górną granicę. 

Te dane są w formacie tekstowym i musimy je zamienić na liczby całkowite. Aby to zrobić, kliknij dwukrotnie wiersz nagłówka ( dolny limit lub górny limit) . W opcjach, które się pojawią, wybierz Zmień typ , a następnie wybierz opcję Liczba całkowita. 

Następnym krokiem jest utworzenie nowej kolumny dla wszystkich liczb między dolną a górną granicą. Następnie przestawimy kolumnę, aby utworzyć listę. 

Przejdź do zakładki Dodaj kolumnę i wybierz Kolumnę niestandardową , ponieważ nie ma możliwości zrobienia tego bezpośrednio przez interfejs użytkownika. 

Utwórz prosty kod M i utwórz kolumnę o nazwie Liczba. Użyj funkcji List.Numbers , która zwraca listę liczb z podaniem wartości początkowej, liczby i opcjonalnej wartości przyrostowej.

Ustaw wartość początkową jako [Dolna granica] i liczbę jako [Górna granica] – [Dolna granica] + 1, aby uwzględnić punkt N. Upewnij się, że nie został wykryty żaden błąd składniowy. Kliknij OK. 

Powinna pojawić się nowa kolumna z Listami. Kliknij listę , aby zobaczyć liczby w zakresie na dole. 

Na przykład, jeśli klikniemy listę w pierwszym wierszu, otrzymamy listę zawierającą liczby od 10 do 45.

Kliknij strzałkę obok opcji Numer i kliknij opcję Rozwiń do nowych wierszy.

Następnie kliknij ikonę formatu po lewej stronie numeru i zmień format na liczbę całkowitą.

W tym momencie chcemy ustalić, czy każda z tych liczb jest pierwsza, czy nie. Ponownie nie ma możliwości zrobienia tego bezpośrednio w usłudze LuckyTemplates. Moglibyśmy zaprogramować serię kroków, które określiłyby liczby pierwsze, ale oto prostszy sposób na zrobienie tego w Pythonie. 

Pakiet liczb pierwszych R

W R istnieją różne pakiety . Są to dodatki, które możemy wbudować w program w celu realizacji określonych funkcji, równoważnych z niestandardowymi wizualizacjami lub narzędziami zewnętrznymi w usłudze LuckyTemplates.

METACRAN przedstawia katalog wszystkich zatwierdzonych pakietów R. Istnieje ponad 18 800 aktywnych pakietów w języku R, ale możemy również załadować je bezpośrednio ze strony dewelopera. Oznacza to, że możemy wykonać dowolną analizę w ramach programu, znajdując odpowiedni pakiet. 

W naszym przypadku będziemy szukać i próbować znaleźć coś, co określi, czy liczba jest pierwsza. 

Wpisz prime w polu wyszukiwania.

Wybierz pierwszy pakiet o nazwie primes – Fast Functions for Prime Numbers . Jest to pakiet, który sprawdza, czy liczba jest liczbą pierwszą i generuje sekwencję liczb pierwszych. 

Wstawianie pakietu R Prime przy użyciu wywołania funkcji zestawu danych w usłudze LuckyTemplates

Wróć do LuckyTemplates i kliknij Uruchom skrypt R na wstążce . 

Pojawi się kreator Run R Script .

Znak krzyżyka (#), który jest wskaźnikiem komentarza, mówi, że zmienna „ dataset” zawiera dane wejściowe dla skryptu. Pozwala nam czyścić, porządkować i kształtować nasze dane, a także dodawać kolumny i obracać elementy. Jak tylko wywołamy dataset , wszystko, co zrobiliśmy do tego momentu, zostanie wprowadzone do R. To samo dotyczy Pythona – zestaw danych działa tak samo.

Możemy wykorzystać całą naszą wiedzę na temat Power Query i wykonać tam całe nasze kształtowanie przed wywołaniem R. Jest to bardzo pomocne, ponieważ nie musimy uczyć się żadnych funkcji R, które robią to samo, co w Power Query. Zasadniczo możemy przejść bezpośrednio do części analitycznej, którą dzisiaj zademonstrujemy.

Zacznijmy od zainstalowania pakietu . Możemy użyć polecenia install.packages , ale w tym przypadku użyjemy biblioteki .

Wpisz bibliotekę i wywołaj pakiet liczb pierwszych . Jest to równoznaczne z przeniesieniem niestandardowej wizualizacji w usłudze LuckyTemplates z usługi AppSource. 

Następnie utwórz tabelę o nazwie df dla ramki danych i przypisz do niej tabelę zestawu danych .

W Power Query nasz zestaw danych składa się ze wszystkiego, od źródła do zmienionego typu 1 i właśnie to przypisaliśmy df.

Utwórz nową kolumnę odpowiadającą kolumnie obliczeniowej w usłudze LuckyTemplates, wpisując df$isprime . Zwróć uwagę, że znak dolara ( $ ) w R jest podobny do nawiasów kwadratowych w usłudze LuckyTemplates.

Isprime będzie naszą nazwą kolumny i przypiszemy do niej funkcję is_primes z pakietu liczb pierwszych . Następnie wywołamy kolumnę Number z df . 

To pobiera kolumnę liczbową i przepuszcza ją przez funkcję is_prime , aby powiedzieć PRAWDA, jeśli liczba jest liczbą pierwszą, i FAŁSZ w przeciwnym razie. Następnie funkcja wstawi wartość PRAWDA lub FAŁSZ w kolumnie isprime w tabeli df . 

Na koniec wywołaj tabelę df . Kliknij OK. 

Widzimy, że df pojawia się w okienku Zastosowane kroki . Po kliknięciu na nią powinniśmy zobaczyć kolumnę isprime zawierającą klasyfikację PRAWDA lub FAŁSZ. 

Filtrowanie liczb pierwszych

Następnie usuniemy wiersze dla liczb, które nie są liczbami pierwszymi. Kliknij strzałkę obok isprime , aby otworzyć filtr. Odznacz FAŁSZ , abyśmy mogli policzyć liczby pierwsze. 

Kliknij OK, a następnie przejdź do zakładki Strona główna i wybierz opcję Grupuj według . 

Otwórz opcję Zaawansowane . W wyskakującym oknie pogrupuj według dolnego limitu i dodaj grupę dla górnego limitu. Następnie utwórz kolumnę o nazwie Count i ustaw Count Rows jako operację zliczania liczby PRAWDA. Kliknij OK. 

To da wynik podobny do tego z wyzwania. 

Tworzenie stale aktualizowanego praktycznego zestawu danych w usłudze LuckyTemplates
Trzy sposoby używania skryptu języka R w usłudze LuckyTemplates
R dla usługi LuckyTemplates | Przewodnik dla początkujących

Wniosek

Podsumowując, wywołanie zestawu danych jest najpotężniejszym wywołaniem funkcji w usłudze LuckyTemplates i jest cennym narzędziem dla każdego użytkownika, który chce uzyskać wgląd w swoje dane. To pojedyncze, proste wywołanie funkcji usługi LuckyTemplates pozwala radykalnie rozszerzyć możliwości analityczne programu, dosłownie udostępniając setki tysięcy dodatkowych funkcji na wyciągnięcie ręki z poziomu dodatku Power Query. 

Wiedząc, jak prawidłowo korzystać z tej funkcji, można łatwo manipulować i analizować duże zestawy danych, co prowadzi do bardziej efektywnych i bogatych w informacje wizualizacji. Dzięki spostrzeżeniom uzyskanym dzięki tej funkcji będziesz w stanie podejmować decyzje na podstawie danych i poprawić ogólne zrozumienie swoich danych. 

Wszystkiego najlepszego,

Brian Juliusz