Power BI Python 在Power BI Desktop中Python代码如何使用Power Query数据
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通过Power BI Python 在Power BI Desktop中使用Python导入数据这篇文章,我们知道了Power BI如何获取Python脚本中的导入数据。那么反过来如何在Python中使用Power Query中的数据了?
首先我们进入Power Query管理器界面,通过新建一个空查询,并建立一个1到100的列表,再将其转换为表
随后我们依次点击“转换/运行Python脚本”
在脚本对话框中,输入如下所示的代码:
dataset.insert(1,"add_100",dataset["Value"]+100)
该代码中的dataset代表的就是当前查询的DataFrame,我通过调用insert方法,在当前的DataFrame的第2列中插入1列(DataFrame的列序号是从0开始的)
该列的值是使用Value列的值加100,列的名称为add_100
由于代码返回的结果将DataFrame作为了子表,所以我们需要将其展开
总结:
1、在Power Query的表中使用Python代码访问当前表的数据时,是通过dataset变量来访问
2、dataset变量是一个Pandas中的DataFrame
3、在Python代码中我们可以在dataset中添加、修改列或者删除列,也可以添加行、删除行、过滤行,不过你要使用Pandas库DataFrame的方法进行操作
4、在Python代码中你当然也可以创建其它的DataFrame,最后中都会被Power Query捕获到,并加载出来
以上是关于Power BI Python 在Power BI Desktop中Python代码如何使用Power Query数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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