Cel mai puternic apel de funcție din LuckyTemplates

LuckyTemplates este un instrument puternic de vizualizare a datelor și de business intelligence care permite utilizatorilor să se conecteze la diverse surse de date, să creeze rapoarte și tablouri de bord interactive și să le partajeze altora. În blogul de astăzi, vom explora cel mai puternic apel de funcție din LuckyTemplates.

Acest apel de funcție va îmbunătăți considerabil capacitățile LuckyTemplates și va duce vizualizarea și analiza datelor dvs. la nivelul următor. Acest lucru vă va permite să ridicați capacitățile analitice ale LuckyTemplates cu câteva crestături și să faceți lucruri uimitoare, toate în contextul cadrului LuckyTemplates. Puteți viziona videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Cuprins

• Apelul funcției setului de date în LuckyTemplates: Prezentare generală a problemei
• Schimbarea tipului de date
• Pachetul R Prime Number
• Inserarea pachetului R Prime utilizând apelul funcției de set de date în LuckyTemplates
• Filtrarea numerelor prime
• Concluzie

Apelul funcției setului de date în LuckyTemplates: Prezentare generală a problemei

Acest exemplu de problemă provine de la un site numit Excel BI Nightly Power Query Challenge , care este condus de VJ Verma. El pune o problemă în fiecare seară, iar comunitatea o rezolvă și o discută între membri.

În exemplu, întrebarea are o construcție foarte simplă, cu limite superioare și inferioare date. Între aceste două numere, trebuie să calculăm numărul de numere prime din acel interval. 

Deși este destul de simplu și simplu în concept, este mult mai greu de implementat în LuckyTemplates. Asta pentru că, printre cele 800 de funcții M și aproximativ 400 , nu există nicio funcție care să ne permită direct să stabilim dacă un număr este prim sau nu în LuckyTemplates . 

În schimb, vom aprofunda în Apelul setului de date , care este o modalitate de a trece de la Power Query la R sau Python, vom executa instrucțiuni, apoi vom reveni fără probleme la Power Query și ne vom continua analiza. 

Să luăm datele din provocarea Excel BI și să începem să lucrăm. 

Schimbarea tipului de date

Mai jos sunt prezentate limitele inferioare și superioare. 

Aceste date sunt în format text și trebuie să le schimbăm în numere întregi. Pentru a face acest lucru, faceți dublu clic pe rândul antetului ( Limita inferioară sau Limită superioară) . În opțiunile care vor apărea, alegeți Modificare tip, apoi selectați Număr întreg. 

Următorul pas este să creați o nouă coloană pentru toate numerele dintre limitele inferioare și superioare. Apoi, vom pivota coloana pentru a face o listă. 

Accesați fila Adăugare coloană și alegeți Coloană personalizată , deoarece nu există nicio modalitate de a face acest lucru direct prin interfața cu utilizatorul. 

Creați un cod M simplu și creați o coloană numită Number. Utilizați funcția List.Numbers care returnează o listă de numere având o valoare inițială, un număr și o valoare incrementală opțională.

Setați valoarea inițială să fie [Limita inferioară] și numărul ca [Limita superioară] – [Limita inferioară] + 1 pentru a lua în considerare punctul N. Asigurați-vă că nu este detectată nicio eroare de sintaxă. Faceți clic pe OK. 

Ar trebui să apară o nouă coloană cu Liste. Faceți clic pe Listă pentru a vedea numerele din intervalul de jos. 

De exemplu, dacă facem clic pe Listă din primul rând, vom obține o listă cu numere de la 10 la 45.

Faceți clic pe săgeata de lângă Număr și faceți clic pe Extindeți la rânduri noi.

Apoi, faceți clic pe pictograma format din partea stângă a Numărului și schimbați formatul în Număr întreg.

În acest moment, dorim să stabilim dacă fiecare dintre aceste numere este prim sau nu. Din nou, nu există nicio modalitate de a face asta direct în LuckyTemplates. Am putea programa o serie de pași care ar determina numere prime, dar iată o modalitate mai ușoară de a face asta în Python. 

Pachetul R Prime Number

În R, există pachete diferite . Acestea sunt suplimente pe care le putem integra în program pentru a îndeplini anumite funcții, echivalente cu elementele vizuale personalizate sau instrumente externe din LuckyTemplates.

METACRAN prezintă un catalog al tuturor pachetelor R aprobate. Există peste 18.800 de pachete active în R, dar putem încărca și direct de pe site-ul dezvoltatorului. Aceasta înseamnă că putem face orice analiză în cadrul programului prin găsirea pachetului potrivit. 

În cazul nostru, vom căuta și vom încerca să găsim ceva care să determine dacă un număr este prim. 

Introduceți prime în caseta de căutare.

Alegeți primul pachet numit prime – Funcții rapide pentru numere prime . Acesta este un pachet care testează dacă un număr este prim și generează o succesiune de numere prime. 

Inserarea pachetului R Prime utilizând apelul funcției de set de date în LuckyTemplates

Reveniți la LuckyTemplates și faceți clic pe Run R Script din panglică . 

Va apărea un expert Run R Script .

Semnul lire sterline (#), care este un indicator pentru comentariu, spune că variabila „ dataset” deține datele de intrare pentru script. Ne permite să curățăm, să structurem și să ne modelăm datele, precum și să adăugăm coloane și să pivotăm lucruri. De îndată ce apelăm dataset , tot ceea ce am făcut până în acel moment este introdus în R. Același lucru este valabil și pentru Python – setul de date funcționează la fel.

Putem lua toate cunoștințele pe care le avem despre Power Query și facem toate modelele noastre acolo înainte de a apela R. Acest lucru este foarte util, deoarece nu trebuie să învățăm nicio funcție R care să facă același lucru ca și în Power Query. Practic, putem intra direct în partea analitică, care este ceea ce vom demonstra astăzi.

Să începem prin a instala pachetul . Putem folosi comanda install.packages , dar în acest caz vom folosi biblioteca.

Tastați library și apelați pachetul primes . Acest lucru este echivalent cu aducerea unui vizual personalizat în LuckyTemplates din AppSource. 

Apoi, creați un tabel numit df pentru cadrul de date și atribuiți acestuia tabelul setului de date .

În Power Query, setul nostru de date este compus din totul, de la sursă la tipul modificat 1 și asta i-am atribuit df.

Creați o nouă coloană echivalentă cu coloana calculată în LuckyTemplates tastând df$isprime . Rețineți că semnul dolar ( $ ) în R este similar cu parantezele pătrate din LuckyTemplates.

Isprime va fi numele coloanei noastre și acestuia îi vom atribui funcția is_primes din pachetul primes . Vom apela apoi coloana Număr din df . 

Aceasta ia coloana numerelor și o rulează prin funcția is_prime pentru a spune TRUE dacă numărul este prim și FALSE în caz contrar. Funcția va pune apoi TRUE sau FALSE în coloana isprime din tabelul df . 

Apelați tabelul df în cele din urmă. Faceți clic pe OK. 

Putem vedea df care apare în panoul Pași aplicați . Când facem clic pe el, ar trebui să vedem coloana isprime care conține clasificarea TRUE sau FALSE. 

Filtrarea numerelor prime

În continuare, vom elimina rândurile pentru numerele care nu sunt prime. Faceți clic pe săgeata de lângă isprime pentru a deschide filtrul. Debifați FALSE pentru a putea număra numerele prime. 

Faceți clic pe OK, apoi accesați fila Acasă și alegeți Grupare după . 

Deschideți opțiunea Avansat . În fereastra pop-up, grupați după Limita inferioară și adăugați un grup pentru Limita superioară. Apoi, creați o coloană numită Count și setați Count Rows ca operație de numărare a numărului TRUE. Faceți clic pe OK. 

Acest lucru va da un rezultat similar cu cel din provocare. 

Creați un set de date de practică actualizat permanent în LuckyTemplates
Trei moduri de a utiliza scriptul R în LuckyTemplates
R pentru LuckyTemplates | Un ghid pentru începători

Concluzie

În concluzie, apelul setului de date este cel mai puternic apel de funcție din LuckyTemplates și este un instrument valoros pentru orice utilizator care dorește să obțină informații din datele lor. Acest apel unic și simplu de funcție LuckyTemplates vă permite să extindeți radical capacitățile analitice ale programului, punând literalmente la îndemână sute de mii de funcții suplimentare din Power Query. 

Înțelegând cum să utilizați corect această funcție, puteți manipula și analiza cu ușurință seturi mari de date, ceea ce duce la vizualizări mai eficiente și mai informative. Cu informațiile obținute din această funcție, veți putea să luați decizii bazate pe date și să vă îmbunătățiți înțelegerea generală a datelor dvs. 

Toate cele bune,

Brian Julius