Самый мощный вызов функции в LuckyTemplates

LuckyTemplates — это мощный инструмент визуализации данных и бизнес-аналитики, который позволяет пользователям подключаться к различным источникам данных, создавать интерактивные отчеты и информационные панели и делиться ими с другими. В сегодняшнем блоге мы рассмотрим самый мощный вызов функции в LuckyTemplates.

Этот вызов функции значительно расширит возможности LuckyTemplates и выведет визуализацию и анализ данных на новый уровень. Это позволит вам вывести аналитические возможности LuckyTemplates на новый уровень и делать удивительные вещи в контексте платформы LuckyTemplates. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Оглавление

• Вызов функции набора данных в LuckyTemplates: обзор проблемы
• Изменение типа данных
• Пакет простых чисел R
• Вставка пакета R Prime с помощью вызова функции набора данных в LuckyTemplates
• Фильтрация простых чисел
• Заключение

Вызов функции набора данных в LuckyTemplates: обзор проблемы

Этот пример задачи взят с сайта Excel BI Nightly Power Query Challenge , которым управляет VJ Verma. Каждый вечер он выдвигает проблему, а сообщество решает ее и обсуждает между участниками.

В примере вопрос имеет очень простую конструкцию с заданными верхним и нижним пределами. Между этими двумя числами мы должны вычислить количество простых чисел в этом диапазоне. 

Хотя концепция довольно проста и понятна, ее намного сложнее реализовать в LuckyTemplates. Это связано с тем, что среди 800 м функций и примерно 400 нет ни одной функции, которая напрямую позволяла бы нам определить, является ли число простым или нет в LuckyTemplates. 

Вместо этого мы углубимся в вызов набора данных , который позволяет перейти от Power Query к R или Python, выполнить инструкции, а затем без проблем вернуться в Power Query и продолжить наш анализ. 

Давайте возьмем данные из задачи Excel BI и начнем работать. 

Изменение типа данных

Ниже показаны нижняя и верхняя границы. 

Эти данные представлены в текстовом формате, и нам нужно преобразовать их в целые числа. Для этого дважды щелкните строку заголовка ( Нижний предел или Верхний предел ) . В появившихся параметрах выберите «Изменить тип» , затем выберите «Целое число». 

Следующим шагом является создание нового столбца для всех чисел между нижним и верхним пределами. Затем мы повернем столбец, чтобы составить список. 

Перейдите на вкладку «Добавить столбец» и выберите «Пользовательский столбец» , так как это невозможно сделать напрямую через пользовательский интерфейс. 

Создайте простой M-код и создайте столбец с именем Number. Используйте функцию List.Numbers , которая возвращает список чисел с заданным начальным значением, количеством и необязательным добавочным значением.

Установите начальное значение как [Нижний предел] и количество как [Верхний предел] – [Нижний предел] + 1 для учета точки N. Убедитесь, что синтаксическая ошибка не обнаружена. Нажмите «ОК». 

Должен появиться новый столбец со списками. Нажмите на список , чтобы увидеть числа в диапазоне внизу. 

Например, если мы щелкнем список в первой строке, мы получим список, показывающий числа от 10 до 45.

Щелкните стрелку рядом с номером и выберите «Развернуть в новые строки».

Затем щелкните значок формата слева от числа и измените формат на Целое число.

На данный момент мы хотим определить, является ли каждое из этих чисел простым или нет. Опять же, нет возможности сделать это непосредственно в LuckyTemplates. Мы могли бы запрограммировать ряд шагов для определения простых чисел, но вот более простой способ сделать это в Python. 

Пакет простых чисел R

В R есть разные пакеты . Это надстройки, которые мы можем встроить в программу для выполнения определенных функций, эквивалентных пользовательским визуальным элементам или внешним инструментам в LuckyTemplates.

МЕТАКРАН представляет каталог всех утвержденных пакетов R. В R более 18 800 активных пакетов, но мы также можем загрузить их прямо с сайта разработчика. Это означает, что мы можем сделать любой анализ внутри программы, найдя нужный пакет. 

В нашем случае мы будем искать и пытаться найти что-то, что будет определять, является ли число простым. 

Введите простое число в поле поиска.

Выберите первый пакет с именем primes — Fast Functions for Prime Numbers . Это пакет, который проверяет, является ли число простым, и генерирует последовательность простых чисел. 

Вставка пакета R Prime с помощью вызова функции набора данных в LuckyTemplates

Вернитесь в LuckyTemplates и нажмите «Выполнить сценарий R» на ленте . 

Появится мастер запуска сценария R.

Знак решетки (#), который является индикатором комментария, говорит о том, что переменная ' набор данных' содержит входные данные для скрипта. Это позволяет нам очищать, структурировать и формировать наши данные, а также добавлять столбцы и сводные элементы. Как только мы вызываем набор данных , все, что мы сделали до этого момента, загружается в R. То же самое верно и для Python — набор данных работает так же.

Мы можем использовать все знания, которые у нас есть в Power Query, и выполнять все наши действия там, прежде чем вызывать R. Это очень полезно, потому что нам не нужно изучать какие-либо функции R, которые делают то же самое, что мы делали в Power Query. По сути, мы можем перейти непосредственно к аналитической части, что мы и продемонстрируем сегодня.

Начнем с установки пакета . Мы можем использовать команду install.packages , но в этом случае мы будем использовать библиотеку .

Введите библиотеку и вызовите пакет простых чисел . Это эквивалентно переносу пользовательского визуального элемента в LuckyTemplates из AppSource. 

Затем создайте таблицу с именем df для фрейма данных и назначьте ей таблицу набора данных .

В Power Query наш набор данных состоит из всего, от исходного до измененного типа 1 , и это то, что мы присвоили df.

Создайте новый столбец, эквивалентный вычисляемому столбцу в LuckyTemplates, введя df$isprime . Обратите внимание, что знак доллара ( $ ) в R похож на квадратные скобки в LuckyTemplates.

Isprime будет именем нашего столбца, и ему мы назначим функцию is_primes из пакета primes . Затем мы вызовем столбец Number из df . 

Это берет числовой столбец и пропускает его через функцию is_prime , чтобы сказать TRUE, если число простое, и FALSE в противном случае. Затем функция поместит TRUE или FALSE в столбец isprime в таблице df . 

Вызовите таблицу df в конце. Нажмите «ОК». 

Мы видим, что df появляется на панели Applied Steps . Когда мы нажимаем на него, мы должны увидеть столбец isprime , который содержит классификацию TRUE или FALSE. 

Фильтрация простых чисел

Далее мы удалим строки для чисел, которые не являются простыми. Щелкните стрелку рядом с isprime , чтобы открыть фильтр. Снимите флажок FALSE , чтобы мы могли посчитать простые числа. 

Нажмите «ОК» , затем перейдите на вкладку «Главная» и выберите «Группировать по» . 

Откройте расширенный вариант. Во всплывающем окне сгруппируйте по нижнему пределу и добавьте группу для верхнего предела. Затем создайте столбец с именем Count и установите Count Rows в качестве операции для подсчета количества TRUE. Нажмите «ОК». 

Это даст результат, аналогичный результату задачи. 

Создание постоянно обновляемого набора практических данных в LuckyTemplates
Три способа использования сценария R в LuckyTemplates
R для LuckyTemplates | Руководство для начинающих

Заключение

В заключение отметим, что вызов набора данных является самым мощным вызовом функции в LuckyTemplates и является ценным инструментом для любого пользователя, который хочет получить представление о своих данных. Этот единственный простой вызов функции LuckyTemplates позволяет радикально расширить аналитические возможности программы, буквально предоставляя сотни тысяч дополнительных функций прямо из Power Query. 

Поняв, как правильно использовать эту функцию, вы сможете легко манипулировать большими наборами данных и анализировать их, что приведет к более эффективной и информативной визуализации. Благодаря информации, полученной с помощью этой функции, вы сможете принимать решения на основе данных и улучшать общее понимание ваших данных. 

Всего наилучшего,

Брайан Джулиус