Ez az oktatóanyag a LuckyTemplates jelentésekben található Python-szkriptekről lesz szó. Megtanulja, hogyan használhatja a Pythont a LuckyTemplates különböző kimenetek elérésére. Ismerni fogja a Python néhány technikai korlátját is, így elkerülheti a hibákat a .
Tartalomjegyzék
A LuckyTemplates parancsfájlok Python-csomagjainak megértése
Hibák történnek a Python és a LuckyTemplates között, mert különböző sebességgel frissülnek. Néha ütközések vannak a két szoftver csomagjaival kapcsolatban. A megfelelő környezet beállításával elkerülheti a hibákat.
A Python Anaconda Installation nem minden csomagját támogatja a LuckyTemplates. Az alábbi képen az összes jelenleg támogatott csomag látható.
Ez a következő kép a csomagok követelményeit és korlátait mutatja be.
A Pandas az adatmanipulációs könyvtár, míg a Numpy a lineáris algebra. A Scikit-Learn és az Xgboost olyan könyvtárak, amelyek lehetővé teszik a gépi tanulást és az előfeldolgozást. A Scipy és a Statsmodels statisztikákkal foglalkozik. A Seaborn a vizualizációra szolgál, míg a Matplotliob a vizuális könyvtár.
Környezetek létrehozása Python Scripting segítségével
Létre kell hoznia egy olyan környezetet, amely tartalmazza az ütközések elkerülése érdekében szükséges csomagokat. Létrehozhat környezetet az Anaconda Prompt használatával, amelyet a . A prompt megnyitásához írja be az Anaconda kifejezést a Windows keresősávjába, és kattintson az alkalmazásra.
Ha a „környezet létrehozása az anacondában” kifejezésre keres a Google-ban, átirányítunk erre az oldalra. Ugyanazon az oldalon különböző módokat láthat adott környezetek létrehozására.
Az Anaconda Prompt parancsablakban láthatja az alapkörnyezetet és a munkakönyvtárat.
Új környezet létrehozásához írja be a conda create parancsot . Ezután írja be az –n billentyűt , majd a környezet nevét. Végül írja be, hogy melyik Python verziót szeretné. Ebben a példában a környezet neve new_env_pbi , a 3.7.
Nyomja meg az Enter billentyűt, ha végzett. Ezután látni fogja, hogy új környezetet hoz létre.
Nyomja meg az Y gombot a folyamat folytatásához.
Ezután aktiválnia kell a környezetet. Bemenet conda aktiválja a new_env_pbi .
Ha elkészült, láthatja, hogy az új környezet aktiválva van. Innentől megkezdheti a szükséges csomagok telepítését. Először telepítse a Pandákat az adatok beviteléhez. Input pip telepítse a pandákat , és nyomja meg az Enter billentyűt.
Ezután a Seaborn telepítéséhez input pip install seaborn . Azt is látni fogod, hogy a Seaborn a Matplotlib-et is betölti. A telepítés után most megnyithatja a .
Adatszerzés Python használatával
Háromféleképpen juthat adatokhoz a LuckyTemplates belsejében a Python használatával. Első lépésként lépjen a Fájl eszköztárra, kattintson az Adatok beszerzése elemre, majd válassza az Adatok beszerzése az induláshoz lehetőséget .
Kattintson ismét a Fájl eszköztárra, válassza az Egyéb, majd a Python Script lehetőséget .
Innen adjon meg egy szkriptet az adatok beviteléhez, és nyomja meg az OK gombot. Ebben a példában ezt a szkriptet használjuk.
A Navigátor ablaktáblában kattintson a Python mappa alatti változóra, majd kattintson a Betöltés gombra .
Ezután látni fogja ezeket az adatokat a Mezők panelen.
Ezt követően meg kell győződnie arról, hogy a megfelelő környezetet használja. Lépjen a Fájl eszköztárra, kattintson a Beállítások és beállítások elemre, majd válassza a Beállítások lehetőséget .
A Globális területen kattintson a Scripting elemre, és állítsa be a Python kezdőkönyvtárat. Kattintson a Tallózás gombra, és nyissa meg a new_env_pbi fájlt .
Python Scripting vizualizációk engedélyezése a LuckyTemplates alkalmazásban
A Python Integration eléréséhez kattintson aa Vizualizációk alatt.
Ezután engedélyezze a script vizualizációját.
Ha elkészült, egy szöveges Python Script Editor jelenik meg a vásznon.
A szkriptezés elindításához húzzon egy mezőt a vizualizáció Értékek területén. Ebben a példában az osztályok az Értékek területen belül vannak elhelyezve.
A vizualizáció most így fog kinézni.
Egy adatkeret a pandas.DataFrame függvény segítségével jön létre . A szkript változóként mentette el, és adatkészletnek nevezte el . A 6. sor alá beillesztheti vagy beírhatja a szkript kódját, hogy létrehozzon egy vizualitást. Ebben a példában a következő kódokat használtuk.
Jelenleg az adatkeret hiányos, mert csak részlegei vannak. Tehát húzza az összes oszlopot a Mezők ablaktábláról az Értékek területre egy teljes adatkeret létrehozásához.
Ezt követően kiválaszthat egy vizualitást a Jupyter Notebookból. Ezután másolja ki a vizualizáció kódját, és illessze be a szerkesztőbe.
Módosítsa a vizuális kódban használt változót df- ről az adatkészletre , és írja be a plt.show() függvényt a következő sorba a Matplotlib használatához.
Ha elkészült, futtassa a szkriptet a szerkesztőben található Futtatás ikonra kattintva.
Ezután látni fogja, hogy a vizualizáció megvalósul a vásznon. A látvány nem interaktív, de testreszabásával dinamikussá teheti.
A Python vizualizáció testreszabása
Kattintson a nyílhegyre a Python Script Editor megnyitásához. Ezután írja be a plt.style.use() .
Nyissa meg a Google-t, és keresse meg a matplotlib stílusokat. Kattintson a Style Sheets Reference elemre, és a rendszer átirányítja az oldalukra.
Az oldalon belül különböző stílusokat láthat, amelyeket használhat.
Válasszon ki egy stílust, és írja be a stílus kódját a szkript kódjába.
Ebben a példában a használt stílus kódja a bmh . Ha végzett, nyomja meg a Futtatás ikont.
Ezután látni fogja, hogy a képen belüli színek megváltoztak.
A látvány alakját is módosíthatja, ha akarja. Ehhez nyissa meg a szkriptszerkesztőt, módosítsa a boxplotot violinplot- ra , és futtassa a szkript kódját.
Látni fogja, hogy a látvány alakja megváltozott.
Adatok átalakítása a Power Queryben Python Scripting használatával
A Python-szkriptek LuckyTemplates alkalmazásban való elérésének utolsó módja az adatok átalakítása a Power Query szerkesztőben. Az egyik bevált módszer az adatok megkettőzése és a parancsfájlok elvégzése a fő adatok használata helyett. Ebben a példában a fő adat a df , a másolat pedig a df2 .
Lépjen az Átalakítás eszköztárra, és válassza a Python Script futtatása lehetőséget .
Ekkor megjelenik a Python Script futtatása párbeszédpanel egy szkript üzenettel.
Írjon be egy kódot a Jupyter Notebook táblázataihoz. Ebben a példában a dataset.corr() szerepel a szkriptben. Először azonban újra el kell mentenie a változót a dataset = ismételt beírásával.
Az OK gomb megnyomása után az adatok megjelennek a vásznon.
Bontsa ki a táblázatot az Érték oszlop Táblázat elemére kattintva. Ez egy korrelációs táblázatot is mutat.
A Python Script Index oszlopa azonban nem jelenik meg a korrelációs táblázatban. A probléma megoldásához lépjen az Alkalmazott lépések panelre, és kattintson a Python Script futtatása lépés fogaskerék ikonjára a szkriptkód megnyitásához.
Most adjon meg egy másik függvényt a .reset_index() bevitelével . Ezután írja be ezt a függvényt a korrelációs táblázat függvénnyel.
Ha elkészült, láthat egy Index oszlopot a korrelációs táblázatban.
Következtetés
A Python sok mindent megtehet, ha integrálja a LuckyTemplates-szel. Ebben az oktatóanyagban a Python-szkripteket három különböző módon használtuk: az adatkészlet behozására, a látványelemek létrehozására és a meglévő adatok manipulálására a.
Gaelim
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
