Python en PowerBi
¿Qué se puede hacer?
PowerBI es una plataforma de Microsoft que permite la visualización de datos en un informe de manera interactiva. Tiene las funcionalidades necesarias para unificar datos de distintos orígenes, transformar los mismos y, posteriormente, representarlos de una manera eficaz con una interfaz amigable al usuario final.
Entre las posibilidades de configuración, se encuentra la capacidad de ejecutar scripts en Python. En este artículo se verá un primer acercamiento al tema.
Configurar Python y PowerBi
Inicialmente se debe tener descargado PowerBi y Python en la computadora. Desde consola se instalarán aquellas librerías que se utilizarán para los scripts de Python, en este caso sólo será Pandas y Matplotlib.
Una vez realizadas las descargas necesarias, se abrirá PowerBi para acceder a Opciones y configuración desde Archivo.
Desde Opciones, se selecciona Creación de script de Python y se valida que el mismo se reconozca en la carpeta correcta.
Mi primer reporte con Python
En esta ocasión, se utilizará Python para conectar al origen de datos y para realizar visualizaciones. Para el primer paso, desde Obtener Datos, se selecciona conectar con Script de Python.
En la ventana emergente se escribirá el código correspondiente a la lectura del archivo de origen, así como lo necesario para la limpieza y preparación del mismo.
Para realizar el reporte, se selecciona en el panel Visualizaciones, “Py”: Objeto visual de Python.
Se agregarán las columnas o variables que se deseen incluir en el gráfico. Y luego, en la ventana inferior, se escribirá el código del mismo de manera habitual atendiendo a colocar correctamente los nombres de las características.
En este artículo se pudo presentar de qué manera conectar Python con PowerBi de forma simple, sin embargo, la plataforma cuenta con alta capacidad de personalización de una gran variedad de gráficos que ofrece en una interfaz intuitiva que quizás continúa siendo una opción más simple que escribir el código. Probablemente la mayor diferencia, y ventaja para aquellos que desconozcan o estén poco familiarizados con lenguaje Query / DAX, se encuentre en la preparación y procesamiento de los datos. De todas maneras, las posibilidades de interacción entre estas dos herramientas son variables y se encuentran disponibles para probar nuevos aportes.
