powerbi python 制图

Power BI是一个商业智能工具，它允许用户可视化数据并创建仪表板。虽然Power BI本身不直接支持Python脚本，但你可以使用Python脚本来进行数据准备和可视化，并将结果导入Power BI进行进一步的分析和展示。在Power BI中使用Python制图主要涉及以下步骤：

1. 安装和配置Python环境：在你的机器上安装Python，并确保安装了诸如matplotlib、seaborn或plotly等绘图库。

2. 使用Python脚本进行数据处理：在Power BI中，你可以通过“获取数据”功能添加Python脚本编辑器，输入或导入Python代码来处理数据。

3. 制作图表和可视化：使用Python脚本中的绘图库来创建图表，并将这些图表作为数据模型的一部分保存。

4. 在Power BI中展示Python可视化：你可以将Python脚本产生的数据和图表导入Power BI，并将其与其他数据集进行关联和可视化。

相关问题

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### 如何在 Power BI 中使用 Python 显示数据

#### 使用 Python 脚本加载和转换数据
为了在 Power BI 中利用 Python 来展示数据，可以通过 `Run Python Script` 功能实现。这允许用户编写自定义的 Python 代码来处理或生成新的表格结构[^5]。

例如，在 Power Query 编辑器中执行如下操作：

1. 打开 **Power Query Editor**
2. 导航至菜单栏中的 **Transform** 下拉选项卡
3. 选择 **Run Python Script**

此时可以在弹出窗口内输入 Python 代码，用于读取现有查询结果作为 DataFrame 并对其进行修改或扩展。以下是简单的示例代码片段，展示了如何创建一个新的数据集并将其返回给 Power BI:

import pandas as pd

# 假设 'dataset' 是由 Power BI 提供的数据框对象
df = dataset.copy()

# 添加一列计算平均分
df['average_score'] = df.groupby('student_id')['score'].transform('mean')

# 返回经过变换后的数据帧
output_df = df[['student_id', 'name', 'average_score']]

此段代码会接收来自 Power BI 的原始数据，并通过 Pandas 库完成特定字段的操作后再次反馈回去形成可视化的一部分。

#### 利用 Python 进行图表绘制
除了直接操纵数据外，还可以借助 Matplotlib 或 Seaborn 等库在 Power BI 报告页面上嵌入交互式的图形化表示形式[^3]。具体做法是在报表视图里添加一个名为 "Python Visual" 的组件，随后粘贴相应的绘图命令即可呈现所需图像。

这里给出一段基于随机数生成折线图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.random.rand(10))

plt.show()

这段代码将在 Power BI 中渲染一条由十个点组成的简单曲线图。

如何在Power BI Desktop中使用 Python脚本进行绘图

在Power BI Desktop中，虽然主要依赖其内置的数据模型和可视化功能，但是确实可以通过Power Query Editor（原Data Modeler）中的Python脚本来处理数据并在外部库的帮助下进行简单绘图。以下是基本步骤：

1. **添加Python功能**：首先，确保你已经安装了Power BI Desktop的最新版本，它内置了对Python的支持。打开Power BI Desktop，点击左上角的“获取数据”按钮，然后选择“自定义SQL查询”或“Power Query编辑器”。

2. **编写Python脚本**：在Query Editor窗口底部，你会看到一个名为“Python”或“Pandas”的选项卡。在这里，你可以输入或粘贴Python代码。比如，使用`pandas`库读取数据并绘制简单的图表：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv("your_data.csv")
   chart = data.plot(kind='bar')  # 示例：绘制柱状图

3. **执行Python脚本**：运行Python脚本后，Power BI会读取返回的结果，通常是DataFrame。这个DataFrame可以作为新表或者现有表的扩展。

4. **创建可视化**：在Query Editor中，可以选择绘制图表。Power BI会自动识别你使用的Python库（如`pandas.plot()`），并将结果转换为可视化元素。

5. **将结果添加到报告**：最后，从Query Editor中将绘制好的图表拖动到报告设计器中，即可完成。

需要注意的是，对于复杂的绘图需求，Power BI Desktop提供的功能可能有限，你可能需要额外的后端服务器环境（如Jupyter Notebook）配合使用。