Power BI Python 在Power BI Desktop中使用Python导入数据

前面我有写过一篇博文，Power BI Python 在Power BI Desktop中使用Python绘图，今天我来使用Python脚本来生成Power Query的查询数据

我们一般都使用第三方的IDE先调试好Python代码，然后再在Power BI Desktop运行，我这里使用的是Pycharm，至于该IDE大家到网上找安装包吧。

 

先看看我们的Python代码内容：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {
        'key1': list('aabba'),
        'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'data1': np.random.randn(5),
        'data2': np.random.randn(5)
    });

print(df)

注意：最后一行print(df)并非是必需的，我只是为了在Pycharm编辑环境里查看下输出的结果而已，在贴到Power BI Desktop的时候并不需要该行。Power BI Desktop会得到Python代码中数据类型是DataFrame的变量数据。

 

接下来我们看看如何将代码贴入Power BI Desktop运行，操作可以通过2种方式，

其一：图形界面里找“Python脚本”选项，其二：空查询中使用Python.Execute()函数

 

“Python脚本”

我们首先看第一种运行方式：

1、在Power Query编辑器中依次点击“新建源/更多…”，随后依次选择“其它/Python脚本”，点击确定按钮，然后将Python代码贴入窗口文本框里。

2、 点击确定按钮后，会打开导航器窗口，左侧会列出数据类型为DataFrame的变量，只有勾选了一项之后，右下角的确定按钮才变得可用

 

Python.Execute()函数

接下来我们来看第二种方式，直接在空查询中运行函数Python.Execute()函数

1、在Power Query管理器中依次点击“主页/新建源/空查询”，公式编辑栏输入Py，将会自动出现M函数列表智能提示（我是今天刚更新了Power BI Desktop，我之前的版本没有M语言的智能提示功能。）

2、该函数，接受一个字符串参数，所以我们要用成对的双引号，然后再贴Python代码到里面，然后按下回车键，此时会出现“编辑权限”按钮，点击之后，弹出“脚本之行”对话框，点击运行按钮即可

多个DataFrame变量

运行Python脚本后，Power BI会提取所有数据类型为DataFrame的变量出来，我们上面只有一个变量，那么我们改下代码来看看，

直接拷贝第一个变量，然后改下2个变量的名字

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(
    {
        'key1': list('aabba'),
        'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'data1': np.random.randn(5),
        'data2': np.random.randn(5)
    });

df2 = pd.DataFrame(
    {
        'key1': list('aabba'),
        'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'data1': np.random.randn(5),
        'data2': np.random.randn(5)
    });

我将之前那个使用Python.Execute()函数公式里的参数直接替换为上面代码，然后运行之后会看到下面的结果