Python en Power BI
Oct 24, 2024
Artículo por datdata
La combinación de Power BI con Python es una herramienta verdaderamente poderosa que lleva el análisis de datos a un nivel superior, proporcionando a los usuarios la capacidad de realizar análisis avanzados y generar visualizaciones impactantes de una manera fluida y eficiente.
Al integrar ambas herramientas, puedes simplificar tu flujo de trabajo, evitando la necesidad de utilizar múltiples plataformas para diferentes tareas.
En este articulo veremos de qué maneras puedes integrar Python con Power BI para sacarles el máximo provecho.
Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.
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Power BI y Python te permiten realizar todo en un mismo entorno. Esto significa que puedes analizar grandes volúmenes de datos, aplicar modelos estadísticos complejos, o incluso realizar predicciones avanzadas, y luego visualizar esos resultados en gráficos detallados e interactivos dentro de Power BI. El ahorro de tiempo es evidente, ya que todo el proceso ocurre sin la necesidad de cambiar de herramienta o formato.
Además de la eficiencia, esta combinación te ofrece una flexibilidad impresionante. Python, con su vasto ecosistema de bibliotecas para análisis de datos, machine learning y visualización, te brinda un control detallado sobre cómo manipulas y presentas la información. Puedes personalizar cada aspecto del análisis y de las visualizaciones, desde gráficos simples hasta modelos predictivos complejos, lo que te da la libertad de adaptar cada informe a las necesidades específicas de tu proyecto.
Requisitos previos
Antes de comenzar a utilizar Python en Power BI, es necesario realizar algunos pasos previos para garantizar que tu entorno esté configurado correctamente.
- Instalar Python en tu máquina
Power BI Desktop requiere que Python esté instalado en tu equipo para ejecutar scripts de Python. Si aún no lo tienes, puedes descargarlo desde Python.org y seguir los pasos de instalación. Asegúrate de seleccionar la opción "Add Python to PATH" durante la instalación para que Power BI pueda encontrar la ubicación de Python.
- Instalar las librerías necesarias
Una vez que tengas Python instalado, debes instalar las bibliotecas que usarás en tus scripts de Power BI. Las librerías más comunes que necesitarás son pandas, numpy, matplotlib, seaborn, y scikit-learn. Puedes instalarlas fácilmente usando pip en la terminal o en el símbolo del sistema.
Ejemplo: py -m pip install pandas
Nota: Si tienes problemas para instalar las librerías se puede deber al antivirus del equipo, para esto solo ocupas desactivarlo durante la instalación y lo puedes volver activar.
- Configurar Python en Power BI Desktop
Después de instalar Python, debes asegurarte de que Power BI lo reconoce y está configurado correctamente.
Para hacerlo - Abre Power BI Desktop.
Ve a Archivo > Opciones y configuración > Opciones.
En el menú lateral, selecciona la opción Script de Python.
En el cuadro de Directorios de instalación de Python, selecciona la carpeta donde instalaste Python. Power BI buscará automáticamente el ejecutable en esta ubicación.
Python como fuente de datos
Si deseas utilizar Python como una fuente de datos en Power BI, dirígete a la pestaña de inicio y selecciona la opción "Obtener datos". Esto te mostrará una lista de diferentes fuentes de datos disponibles.
Selecciona "Otros": Busca la categoría "Otros" en la lista y elige "Script de Python". Esto te permitirá escribir un código en Python para importar tus datos.
Ejemplo:
Esta función es ideal si quieres conectar a fuentes de datos que Power BI no admite por defecto. Imagina que estás trabajando con datos desde una API que necesitas transformar antes de visualizarlos. Con Python, puedes hacer todo eso. Por ejemplo:
|
import requests # Solicitud API response = requests.get('https://api.ejemplo.com/datos') data = response.json() # Transformar a un DataFrame df = pd.DataFrame(data) |
Una vez que hayas preparado tus datos y realizado las transformaciones necesarias usando Pandas, simplemente importa el DataFrame resultante en Power BI. Esto te permitirá crear visualizaciones dinámicas y atractivas basadas en datos complejos que has manipulado con Python.
Python para transformar datos
Otra opción es utilizar Python para transformar tus datos directamente en el Power Query Editor de Power BI. Aunque Power BI ofrece un conjunto sólido de herramientas para manipular datos, en algunos casos es necesario realizar análisis más detallados o implementar scripts a medida. Es en estas situaciones cuando Python se convierte en una herramienta clave, permitiéndote ejecutar desde procesos avanzados de limpieza de datos hasta complejos modelos predictivos, todo dentro de la misma plataforma.
Esta opción la puedes encontrar en la pestaña “Transformar” en la sección “Scripts”.
Ejemplo:
Python para visualizaciones
Las visualizaciones nativas de Power BI son muy útiles, pero hay casos en los que es necesario personalizar gráficos o hacer visualizaciones más complejas que no son posibles directamente en Power BI. Al integrar Python, puedes aprovechar todo el potencial de librerías avanzadas para crear gráficos específicos, desde mapas de calor hasta gráficos interactivos.
Para hacer uso de visuales con Python selecciona la siguiente opción en el panel de “Compilar” :
Se abrirá la siguiente ventana, donde colocaremos el código:
Para poder utilizar las columnas es necesario agregar los campos como en cualquier otro visual en el panel “Compilar”>” Valores”
Una vez colocado el código, da clic en el icono de play de la parte superior derecha para correr el script y ver la visualización.
Ejemplo:
Esta integración no solo mejora la eficiencia al permitir que todas las tareas, desde la preparación y transformación de datos hasta su análisis y visualización, se realicen en un solo entorno, sino que también amplía las capacidades del análisis tradicional de Power BI.
Con el poder de Python y su ecosistema de bibliotecas avanzadas, los usuarios tienen acceso a un control más detallado y personalizado sobre sus datos. Ya sea para ejecutar modelos complejos, realizar cálculos avanzados o generar visualizaciones que van más allá de lo estándar, esta sinergia abre la puerta a un análisis más profundo, flexible y eficiente, adaptado a cualquier necesidad o proyecto específico.
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