Tutorial: Crear un objeto visual de Power BI con tecnología de R

Como desarrollador, puede crear sus propios objetos visuales de Power BI. Estos objetos visuales los puede utilizar usted, su organización o terceros.

Este artículo es una guía paso a paso para crear un objeto visual con tecnología de R para Power BI.

En este tutorial, obtendrá información sobre cómo:

Requisitos previos

• Una cuenta de Power BI Pro. Iniciar sesión para una evaluación gratuita antes de empezar.
• Un motor de R. Puede descargar uno de forma gratuita desde varias ubicaciones, incluida la página de descarga de Microsoft R Open y el repositorio de CRAN. Para más información, consulte Crear objetos visuales de Power BI con R.
• Power BI Desktop.
• La versión 4 de Windows PowerShell o una posterior para los usuarios de Windows O Terminal para los usuarios de OSX.

Introducción

1. Prepare datos de ejemplo para el objeto visual. Puede guardar estos valores en una base de datos de Excel o en un archivo .csv, e importarlo a Power BI Desktop.

   Nº.Mes	Total de unidades
   1	2303
   2	2319
   3	1732
   4	1615
   5	1427
   6	2253
   7	1147
   8	1515
   9	2516
   10	3131
   11	3170
   12	2762

2. Para crear un objeto visual, abra PowerShell o Terminal, y ejecute el comando siguiente:

   pbiviz new rVisualSample -t rvisual
   

   Este comando crea una carpeta para el objeto visual rVisualSample. La estructura se basa en la plantilla rvisual. Crea un archivo denominado script.r en la carpeta raíz del objeto visual. Este archivo contiene el script de R que se ejecuta para generar la imagen cuando se representa el objeto visual. Puede crear el script de R en Power BI Desktop.

3. Desde el directorio rVisualSample recién creado, ejecute el comando siguiente:

   pbiviz start
   

4. En Power BI Desktop, seleccione Objeto visual de script de R:

   

5. Para asignar datos al objeto visual de desarrollador, arrastre MonthNo y Total units (Unidades totales) hasta Valores para el objeto visual.

   

6. Establezca el tipo de agregación de Total units (Unidades totales) en No resumir.

   

7. En el editor de scripts de R de Power BI Desktop, escriba lo siguiente:

   plot(dataset)
   

   Este comando crea un gráfico de dispersión utilizando los valores del modelo semántico como entrada.

8. Seleccione el icono Ejecutar script para ver el resultado.

   

Edición del script de R

El script de R se puede modificar para crear otros tipos de objetos visuales. A continuación se creará un gráfico de líneas.

1. Pegue el código de R siguiente en el Editor de scripts de R.

   x <- dataset[,1] # get the first column from semantic model
   y <- dataset[,2] # get the second column from semantic model
   
   columnNames = colnames(dataset) # get column names
   
   plot(x, y, type="n", xlab=columnNames[1], ylab=columnNames[2]) # draw empty plot with axis and labels only
   lines(x, y, col="green") # draw line plot
   

2. Seleccione el icono Ejecutar script para ver el resultado.

   

3. Cuando el script de R esté listo, cópielo en el archivo script.r ubicado en el directorio raíz del proyecto de objeto visual.

4. En el archivo capabilities.json, cambie dataRoles: name a dataset (conjunto de datos), y establezca la entrada dataViewMappings en dataset.

   {
     "dataRoles": [
       {
         "displayName": "Values",
         "kind": "GroupingOrMeasure",
         "name": "dataset"
       }
     ],
     "dataViewMappings": [
       {
         "scriptResult": {
           "dataInput": {
             "table": {
               "rows": {
                 "select": [
                   {
                     "for": {
                       "in": "dataset"
                     }
                   }
                 ],
                 "dataReductionAlgorithm": {
                   "top": {}
                 }
               }
             }
           },
           ...
         }
       }
     ],
   }
   

5. Agregue el código siguiente para permitir el cambio de tamaño de la imagen en el archivo src/visual.ts.

     public onResizing(finalViewport: IViewport): void {
         this.imageDiv.style.height = finalViewport.height + "px";
         this.imageDiv.style.width = finalViewport.width + "px";
         this.imageElement.style.height = finalViewport.height + "px";
         this.imageElement.style.width = finalViewport.width + "px";
     }
   

Incorporación de bibliotecas a un paquete de objetos visuales

El paquete corrplot crea una visualización gráfica de una matriz de correlación. Para más información sobre corrplot, consulte una introducción al paquete corrplot.

1. Agregue la dependencia de biblioteca corrplot al archivo dependencies.json. Este es un ejemplo del contenido de archivo:

   {
     "cranPackages": [
       {
         "name": "corrplot",
         "displayName": "corrplot",
         "url": "https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/"
       }
     ]
   }
   

2. Ahora puede empezar a usar el paquete corrplot en el archivo script.r.

   library(corrplot)
   corr <- cor(dataset)
   corrplot(corr, method="circle", order = "hclust")
   

   El resultado de usar el paquete corrplot es similar a este ejemplo:

   

Adición de una propiedad estática al panel de propiedades

Ahora que tiene un objeto visual corrplot básico, se agregarán propiedades al panel de propiedades que permiten al usuario cambiar la apariencia del objeto visual.

El argumento method se usa para configurar la forma de los puntos de datos. El script predeterminado usa un círculo. Modifique el objeto visual para permitir que el usuario elija entre varias opciones.

1. Defina un elemento object con el nombre settings en el archivo capabilities.json y asígnele las propiedades siguientes.

   "settings": {
     "properties": {
       "method": {
         "type": {
           "enumeration": [
             { "value": "circle" },
             { "value": "square" },
             { "value": "ellipse" },
             { "value": "number" },
             { "value": "shade" },
             { "value": "color" },
             { "value": "pie" }
           ]
         }
       }
     }
   }
   

2. Abra el archivo src/settings.ts. Cree una clase VisualCardSettings con las propiedades públicas method, name, displayName y slices como se muestra en el cuadro de código siguiente.

   import ItemDropdown = formattingSettings.ItemDropdown;
   
   const methodOptions = [
       {
           displayName: "Circle",
           value: "circle"
       },
       {
           displayName: "Square",
           value: "square"
       },
       {
           displayName: "Ellipse",
           value: "ellipse"
       },
       {
           displayName: "Number",
           value: "number"
       },
       {
           displayName: "Shade",
           value: "shade"
       },
       {
           displayName: "Color",
           value: "color"
       },
       {
           displayName: "Pie",
           value: "pie"
       }
   ]
   
   class VisualCardSettings extends FormattingSettingsCard {
       method: FormattingSettingsSlice = new ItemDropdown({
           name: "method",
           displayName: "Method",
           items: methodOptions,
           value: methodOptions[0]
       });
   
       name: string = "settings";
       displayName: string = "Settings";
       slices: Array<FormattingSettingsSlice> = [this.method];
   }
   

   Después de estos pasos, puede cambiar la propiedad del objeto visual.

   

   Por último, el script de R debe tener una propiedad predeterminada. Si el usuario no cambia el valor de propiedad (en este caso, el valor de forma), el objeto visual usa este valor.

   En el caso de las variables en tiempo de ejecución de R para las propiedades, la convención de nomenclatura es <objectname>_<propertyname>, en este caso, settings_method.

3. Ejecute el script de R siguiente:

   library(corrplot)
   corr <- cor(dataset)
   
   if (!exists("settings_method"))
   {
       settings_method = "circle";
   }
   
   corrplot(corr, method=settings_method, order = "hclust")
   

Empaquetado e importación del objeto visual

Ahora puede empaquetar el objeto visual e importarlo a cualquier informe de Power BI.

1. Rellene los valores displayName, supportUrl, description, y name y email del creador, y cualquier otra información importante del archivo pbivis.json.

2. Si quiere cambiar el icono del objeto visual en el panel de visualización, reemplace el archivo icon.png de la carpeta assets.

3. Ejecute lo siguiente desde el directorio raíz del objeto visual:

   pbiviz package
   

   Para obtener más información sobre el empaquetado del objeto visual, vea Empaquetado del objeto visual personalizado.

4. Importe el archivo pbiviz del objeto visual a cualquier informe de Power BI. Vea Importación de un archivo de objeto visual desde el equipo local a Power BI para obtener instrucciones sobre cómo hacerlo.

5. El objeto visual final es similar al ejemplo siguiente:

Contenido relacionado

• Uso de objetos visuales de Power BI con tecnología de R en Power BI.
• Creación de un gráfico de barras