python - 电源 BI : Multiple tables as output of Python in Power Query

Question

我在 Power BI 的 Power Query 编辑器中运行 Python 脚本来转换和处理我的数据。在这些计算之后，我想将数据集和另一个表返回到 Power Query 编辑器。我是否正确认为第二张表需要是 Pandas Dataframe？

仅当将第二个表从 numpy.ndarray 转换为 pandas.DataFrame 时，Power BI 才会将其识别为表格输出 (result after script) .这是预期的行为吗？除了 Pandas Dataframe 之外的其他 Python 对象是否可以传递到 Power BI？

Answer 1

Am I correct that this second table needs to be a Pandas Dataframe?

是

Is this the expected behaviour?

是的，但为什么呢？

您可以使用 Python 构建许多变量类型，要求 Power BI 识别所有这些类型将是一个很大的要求。而不是让 Power BI 识别某些变量类型，开发人员似乎为了简单起见决定在 DataFrames 处划清界线。就个人而言，我认为这是一个明智的决定。这样，如果出现任何问题，您就会知道这不是数据类型问题。

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一些细节:

转到 Power Query 编辑器并使用 Enter Data > OK 插入一个空表。然后使用 Transform > Run Python Script 插入下面的脚本:

# 'dataset' holds the input data for this script
import numpy as np
import pandas as pd
var1 = np.random.randint(5, size=(2, 4))
var2 = pd.DataFrame(np.random.randint(5, size=(2, 4)))
var3 = 3
var4 = pd.DataFrame([type(var3)])
var5 = pd.Series([type(var3)])

此代码段构造了以下类型的 5 个变量:

print(type(var1))
<class 'numpy.ndarray'>

print(type(var2))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(type(var3))
<class 'int'>

print(type(var4))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(type(var5))
<class 'pandas.core.series.Series'>

具体来说，我没有在 PowerBI 中运行 print() 命令，而是在 Spyder 中。现在，如果您单击 OK 并执行 The Power Query Editor 中的第一个代码片段，您将看到一个表格，显示在 下您可以使用哪个变量>应用步骤:

dataset是defult在插入Python代码片段时构造的，而var2和var4是在代码中构造的。都是数据框。即使是 pandas Series 的 var5 也无法进一步编辑。

希望对您有所帮助。如果没有，请随时告诉我!

编辑:

关于:

After these computations, I want to return the dataset and another table to the Power Query editor.

您可以加载任何表格并使用 Python 对其进行编辑。如果您想保留一个版本的表，并在另一个表上做进一步的编辑，您应该看看 Edit python script used as Data entry in Power BI