Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
W tym poście na blogu dowiemy się, jak utworzyć żądanie HTTP za pomocą usługi Power Automate. Żądania HTTP służą do przesyłania danych, ale nie powinno to być pierwszym rozwiązaniem. Twoim pierwszym rozwiązaniem powinno być zawsze szukanie konektora dla Twojej aplikacji. Możesz obejrzeć pełny film z tego samouczka na dole tego bloga.
Spis treści
Power Automate i złącza
Łącznik to sposób, w jaki usługa Power Automate komunikuje się z inną aplikacją. Usługa Power Automate ma już dostępne tysiące łączników. Na przykład, jeśli chcesz zautomatyzować coś, co jest związane z aplikacją Microsoft (Teams, SharePoint, OneDrive) lub innymi aplikacjami, które mają łączniki (Dropbox, SAP), zawsze powinieneś używać podejścia łącznika, a nie podejścia żądania HTTP .
Wykonywanie i odbieranie żądania HTTP
Jeśli jednak nie ma do tego złącza, możesz użyć protokołu HTTP. Żądania HTTP są używane przez usługę Power Automate do komunikowania się z inną aplikacją, która nie ma łącznika, ale może mieć tak zwany interfejs API REST .
Zasadniczo twórca aplikacji udostępnił aplikację, aby ludzie mogli wysyłać do niej żądania, a następnie zwracać dane zgodnie z tymi żądaniami. Przykładem jest wewnętrznie zbudowane oprogramowanie CRM dla klienta. Zdecydowanie nie chcą tworzyć konektora dla Power Automate, więc zezwalają na żądania HTTP z różnych źródeł, które mogą pingować oprogramowanie CRM dla listy klientów. Ta lista klientów zostanie następnie zwrócona przez to żądanie HTTP.
Przepływy pulpitu
Jeśli nie ma żądań HTTP, musisz użyć czegoś, co nazywa się przepływami pulpitu . Przepływy pulpitu są bardzo wydajne, ponieważ pozwalają zautomatyzować prawie wszystko. Są bardzo podobne do makr programu Excel, w których można rejestrować, wykonywać pewne czynności, a następnie je powtarzać. Są używane, jeśli ludzie chcą zautomatyzować rzeczy, które są tylko na ich pulpicie, takie jak przenoszenie plików na pulpicie lub otwieranie aplikacji.
Jak działa przepływ pracy żądania HTTP
Przejdźmy do przepływu pracy HTTP i zobaczmy, jak to działa. Mam otwartą usługę Power Automate, a także rzeczywisty samouczek dotyczący interfejsu API REST.
Jako przykład żądania HTTP użyję strony internetowej, która ma interfejs API, w którym mogę powiedzieć interfejsowi API, aby podał mi listę użytkowników. Poniżej znajduje się lista e-maili lub klientów, których mamy w naszej firmie.
Ponownie, jest to interfejs API, do którego ten twórca aplikacji dał mi dostęp. Złożyłem tutaj żądanie HTTP i zwróciło mi rzeczywisty JSON. Mogę skopiować ten JSON do tak zwanego Pretty Print .
Właśnie kliknąłem Make Pretty , abyśmy mogli zobaczyć, jak to naprawdę wygląda.
Po prawej stronie widzimy, że otrzymujemy stronę na stronę, ilu jest klientów, łącznie, łącznie stron, a także każdy identyfikator.
Dla każdego identyfikatora otrzymujemy jego adres e-mail, imię, nazwisko i awatar. To dużo informacji dla sześciu klientów z tego API, które stworzyliśmy.
Uruchamianie przepływu w żądaniu HTTP
Chcemy mieć przepływ, który działa każdego ranka. Ten przepływ powinien być w stanie wysłać nam tę listę klientów na pierwszej stronie.
Najpierw zaczynam od ręcznego uruchomienia przepływu. Ten przepływ będzie działał tylko wtedy, gdy kliknę przycisk, ale możemy go również zmienić, aby przepływ był powtarzany i uruchamiany każdego ranka.
Następnie mamy złącze HTTP, w którym implementujemy metodę. Istnieją dwie metody, które mają zastosowanie do interfejsów API: GET i POST . Jest też PATCH i DELETE , ale są one rzadko używane.
Jeśli chcesz uzyskać informacje z interfejsu API, zwykle odbywa się to za pomocą GET lub POST . Jeśli chcesz dowiedzieć się, jaka jest różnica między GET a POST , naprawdę polecam poszukanie w Internecie informacji na temat interfejsów API RESTful .
W tym momencie nasz twórca aplikacji powiedział nam, że zamierza stworzyć interfejsy API akceptujące żądania GET. Dlatego użyjemy GET jako metody, a następnie URI na pierwszej stronie.
Mamy również możliwość nadania temu interfejsowi API treści. Możemy na przykład powiedzieć interfejsowi API, że chcemy tylko klientów rozpoczynających się na literę F. Możemy dodać argumenty lub parametry do naszego żądania HTTP, a następnie interfejs API je przyjmie. Na razie jednak upraszczamy i nie będziemy mieć żadnych pytań dotyczących ciała.
Po przesłaniu tego żądania możemy je wypisać. Stworzyłem czat z Bradem Pittem, który jest kierownikiem mojej firmy, z tytułem Test, ponieważ właśnie to testujemy. Następnie opublikujemy treść (wynik tego żądania HTTP) w tej konwersacji.
Pamiętaj, że jest to zawartość dynamiczna. W treści dynamicznej widzimy konektor, który zwraca nam treść.
Spowoduje to zwrócenie wielu mumbo jumbo – jest to w zasadzie plik JSON, który nie jest tak naprawdę czytelny. To wspaniale, że Brad Pitt to dostał, ale nie będzie w stanie tego zrozumieć ani wiedzieć, co to znaczy.
Analiza pliku JASON
Następnym krokiem jest przeanalizowanie tego pliku JSON. Złącze Parse JSON zwraca obiekt JSON, co znacznie ułatwia cykliczne przeglądanie tych klientów. Dałem temu łącznikowi treść (która jest wynikiem żądania HTTP), a następnie ten łącznik przywróci mi dostęp do takich rzeczy, jak identyfikator, adres e-mail, imię i nazwisko.
Dlatego zamiast przeglądać kod i analizować go, usługa Power Automate wykonuje ten proces za nas za pomocą tego naprawdę fajnego łącznika.
Korzystanie z opcji Zastosuj do każdego złącza
Użyjemy Zastosuj do każdego łącznika, ponieważ dla każdego klienta, którego otrzymujemy w tej treści, chcemy wyprowadzić imię, nazwisko i adres e-mail. Na poniższym obrazku mamy zastosowanie do każdego złącza kontrolnego , w którym publikujemy wiadomość do Brada Pitta. Publikujemy jako flow bot, a odbiorcą jest Brad Pitt. Mamy również dostęp do ich imienia, nazwiska, awatara, tekstu technicznego adresu URL, adresu e-mail.
Nie mielibyśmy dostępu do tych rzeczywistych elementów, gdybyśmy nie włączyli połączenia Parse JSON . To złącze jest bardzo ważne, ponieważ faktycznie możemy wypisać imię, nazwisko i tak dalej, i tak dalej.
W części wiadomości wyświetlimy imię, nazwisko i adres e-mail.
To jest cały nasz przepływ. Ponownie, jest to głównie wyzwalane żądanie HTTP, w którym mamy żądanie GET do adresu URL. Zwrot, który otrzymamy, zostanie następnie wysłany na czat zespołu. Następnie analizujemy ten plik JSON, a następnie wysyłamy wiadomość do każdego klienta zawierającą jego imię, nazwisko i adres e-mail.
Wdrażanie przepływu pracy
Obejrzyjmy ten przepływ pracy w akcji, klikając Zapisz , a następnie Testuj . W tym momencie cały proces polega na wysłaniu żądania HTTP, faktycznym zwróceniu tego żądania i wysłaniu go do Teams.
Widzimy, że właśnie została wysłana wiadomość zawierająca rzeczywistą listę klientów. Następnie możemy zobaczyć dla każdego klienta, otrzymujemy jego imię, nazwisko, a także adres e-mail.
Otrzymujemy sześciu klientów i odpowiada to dokładnie temu, co mamy w naszym JSON.
I oczywiście otrzymaliśmy również rzeczywistą pełną wiadomość JSON, ale ta jest trudna do odczytania.
Widzę wiele osób, które cały czas wysyłają żądania HTTP i zwracają im dane. Warto przeanalizować dane, zwłaszcza jeśli odbiór danych jest w formacie JSON, aby można było to zrozumieć i przekształcić w coś, czego można użyć.
Wyzwalacz HTTP Microsoft Flow | Samouczek Power Automate
dotyczący konfiguracji i testowania przepływu pracy w Power Automate
Wniosek
To jest przykład wykonania żądania HTTP , wysłania żądania i odebrania danych . Ale jedną rzeczą, którą chcę określić, jest to, że możesz także sprawić, by żądania HTTP robiły wszystko.
Na przykład jako programista aplikacji możemy stworzyć punkt końcowy HTTP, który tworzy nowego klienta w oprogramowaniu CRM. Możemy utworzyć przepływ, aby za każdym razem, gdy ktoś doda klienta do programu SharePoint, przepływ był uruchamiany. Następnie informacja jest przekazywana do żądania HTTP z właściwościami. W ten sposób możesz przesyłać informacje z programu SharePoint do aplikacji innej firmy, która akceptuje żądania interfejsu API.
Jeśli podobały Ci się treści omówione w tym samouczku, zasubskrybuj kanał telewizyjny LuckyTemplates. Cały czas publikujemy ogromną ilość treści ode mnie i wielu twórców treści, których celem jest ulepszenie sposobu, w jaki korzystasz z usługi LuckyTemplates i Power Platform.
Henz
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.