Incorporer un composant Power BI dans un notebook Jupyter

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Le notebook Jupyter simplifie la création et le partage de rapports Power BI. Avec le notebook Jupyter, vous pouvez incorporer ou créer rapidement des rapports.

Le package powerbiclient Python vous permet d’incorporer facilement des rapports Power BI dans des notebooks Jupyter. Vous pouvez exporter des données à partir de visuels dans un rapport Power BI vers le notebook Jupyter pour une exploration approfondie des données. Vous pouvez également filtrer le rapport pour une analyse rapide ou utiliser des signets pour appliquer une vue enregistrée.

Installer le package client Power BI

Le package powerbiclient est disponible sur PyPI . Il est également open source sur GitHub .

Pour installer le package, vous pouvez utiliser pip.

  • Si vous utilisez le notebook Jupyter :

    pip install powerbiclient

  • Si vous utilisez JupyterLab :

    pip install powerbiclient
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

  • Si vous utilisez Jupyter Notebook 5.2 ou version antérieure, vous devrez peut-être également activer l’option nbextension :

    jupyter nbextension enable --py [--sys-prefix|--user|--system] powerbiclient

Incorporer un rapport Power BI dans un notebook Jupyter

un gif animé qui montre un rapport Power BI incorporé dans le notebook Jupyter.

Pour obtenir des informations détaillées sur l’utilisation, consultez lewiki GitHub .

Incorporer un rapport

Cet exemple montre comment incorporer un rapport Power BI à l’aide du package.

  1. Importez la classe report et les modèles à partir du package :

    from powerbiclient import Report, models

  2. S’authentifier auprès de Power BI à l’aide d’Azure AD :

    # Import the DeviceCodeLoginAuthentication class to authenticate against Power BI
from powerbiclient.authentication import DeviceCodeLoginAuthentication

# Initiate device authentication
device_auth = DeviceCodeLoginAuthentication()

  3. Définissez l’ID d’espace de travail et l’ID de rapport que vous souhaitez incorporer :

    group_id="Workspace ID"
report_id="Report ID"

  4. Créez une instance de rapport Power BI et chargez le rapport dans la cellule de sortie :

    report = Report(group_id=group_id, report_id=report_id, auth=device_auth)

report

Exécuter la démonstration

Le référentiel GitHub inclut un notebook Jupyter de démonstration qui incorpore le rapport d’un utilisateur. Il illustre le flux complet d’incorporation et d’interaction avec le rapport Power BI, notamment :

  • Gestionnaires d’événements de rapport
  • Obtenir la liste des pages
  • Obtenir la liste des visuels
  • Exporter et visualiser des données visuelles
  • Appliquer des filtres

Pour exécuter la démonstration :

  1. Vérifiez que vous disposez des conditions préalables suivantes :

    • Pandas
    • matplotlib

  2. Exécutez les commandes suivantes :

    cd demo
jupyter notebook

  3. Exécutez demo.ipynb.

Création rapide d’un rapport

Vous pouvez également générer facilement un rapport rapide power BI à partir de vos données en quelques étapes. Utilisez n’importe quel DataFrame dans votre bloc-notes pour le transformer rapidement en visualisations perspicaces ». Enregistrez le rapport, si vous le souhaitez, puis utilisez-le comme vous le feriez pour tout autre rapport.

Pour obtenir une description détaillée, consultez Création rapide d’un rapport à l’aide du notebook Jupyter. Pour obtenir un bloc-notes Jupyter de démonstration, consultez le dépôt GitHub .

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