Mar 03, 2021

Cách sử dụng Python trong Query Editor của Power BI

Bạn có thể sử dụng Python, một ngôn ngữ lập trình được các nhà thống kê, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu sử dụng rộng rãi trong Power BI Desktop Query Editor. Việc tích hợp Python vào Query Editor cho phép bạn dọn dẹp dữ liệu bằng Python đồng thời phân tích và định hình dữ liệu nâng cao trong tập dữ liệu, bao gồm hoàn thành dữ liệu bị thiếu, dự đoán và phân cụm. Python là một ngôn ngữ mạnh mẽ và có thể dùng trong Query Editor để chuẩn bị mô hình dữ liệu và tạo report (báo cáo).

1. Cài đặt Python

Để sử dụng Python trong Query Editor trong Power BI Desktop, bạn cần cài đặt Python trên máy cục bộ (local) của bạn. Bạn có thể tải và cài đặt Python miễn phí từ nhiều nơi như trang chủ Python và Anaconda.

Tham khảo: Hướng dẫn chạy tập lệnh Python trong Power BI Desktop

2. Sử dụng Python trong Query Editor

Để biết cách sử dụng Python trong Query Editor, hãy lấy ví dụ này từ một tập dữ liệu thị trường chứng khoán, dựa trên một tệp .CSV mà bạn có thể tải xuống tại đây và làm theo. Các bước cho ví dụ này như sau:

Bước 1: Đầu tiên, tải dữ liệu của bạn vào Power BI Desktop. Trong ví dụ này, tải tệp EuStockMarkets_NA.csv và chọn Get Data > CSV từ tab Home trong Power BI Desktop.

Bước 2: Chọn tệp và chọn Open và CSV sẽ hiển thị trong hộp thoại tệp CSV.

Bước 3: Khi dữ liệu được tải lên, bạn sẽ thấy nó trong thanh Fields trong Power BI Desktop.

Bước 4: Mở Query Editor bằng cách chọn Edit Queries từ tab Home trong Power BI Desktop.

Bước 5: Trong tab Transform, chọn Run Python Script và trình chỉnh sửa Run Python Script xuất hiện. Lưu ý đến dòng 15 và 20 bị thiếu dữ liệu, cũng như các hàng khác mà bạn không thể thấy trong hình ảnh sau. Các bước dưới đây cho thấy cách Python có thể hoàn thành các hàng đó cho bạn.

Bước 6: Đối với ví dụ này, nhập mã tập lệnh sau:

import pandas as pd

completedData = dataset.fillna(method='backfill', inplace=False)

dataset["completedValues"] = completedData["SMI missing values"]

Lưu ý: Bạn sẽ cần cài đặt thư viện pandas trong môi trường Python của mình để mã tập lệnh trước đó hoạt động bình thường. Để cài đặt pandas, hãy chạy lệnh sau trong cài đặt Python của bạn: | > pip install pandas

Khi đặt vào hộp thoại Run Python Script, mã sẽ trông như sau:

Bước 7: Sau khi chọn OK, Query Editor sẽ hiển thị một cảnh báo về quyền riêng tư dữ liệu.

Bước 8: Để các tập lệnh Python hoạt động bình thường trong Power BI service, tất cả nguồn dữ liệu cần được đặt thành công khai.

Lưu ý một cột mới trong ngăn Fields có tên completedValues. Lưu ý có một vài đối tượng dữ liệu bị thiếu, như là dòng 15 và 18. Hãy xem cách mà Python xử lý điều đó trong phần tiếp theo.

Với chỉ 5 dòng của tập lệnh Python, Query Editor đã điền vào các giá trị còn thiếu bằng mô hình dữ đoán.

3. Tạo trực quan từ dữ liệu tập lệnh Python

Bây giờ, chúng ta có thể tạo một trực quan để xem cách mã tập lệnh Python sử dụng thư viện pandas hoàn thành các giá trị bị thiếu như trong ảnh dưới đây:

Khi trực quan đó được hoàn thiện và bất kỳ trực quan nào khác mà bạn có thể muốn tạo bằng Power BI Desktop, bạn có thể lưu tệp Power BI Desktop (dưới dạng tệp .pbix) và sau đó sử dụng mô hình dữ liệu, bao gồm tập lệnh Python là một phần của nó trong Power BI service.

Lưu ý: Bạn có thể tải tệp Power BI Desktop hoàn thiện được dùng trong ví dụ này tại đây.

Khi bạn đã tải tệp .pbix lên Power BI service, cần thực hiện thêm một số bước nữa để khởi động làm mới dữ liệu (trong service) và cho phép cập nhật hình ảnh trong dịch vụ (dữ liệu cần quyền truy cập vào Python để có trực quan được cập nhật). Các bước bổ sung như sau:

Khởi động lịch làm mới tập dữ liệu: Để khởi động lịch làm mới đối với workbook mà chứa tập dữ liệu của bạn với tập lệnh Python, bạn có thể xem hướng dẫn bên dưới, bao gồm thông tin về Personal Gateway.

Tham khảo: Hướng dẫn cấu hình lên lịch làm mới tập dữ liệu

Cài đặt Personal Gateway: Bạn cần cài đặt Personal Gateway trên máy nơi đặt tệp và nơi Python được cài đặt; Power BI service phải truy cập workbook đó và hiển thị lại bất kỳ trực quan được cập nhật nào.

4. Những điều cần cân nhắc

Có một số hạn chế đối với các truy vấn bao gồm các tập lệnh Python được tạo trong Query Editor:

Tất cả cài đặt nguồn dữ liệu Python phải được đặt thành Public và tất cả các bước khác trong truy vấn được tạo trong Query Editor cũng phải đặt thành Public. Để truy cập cài đặt nguồn dữ liệu, trong Power BI Desktop chọn File > Options and Settings > Data source settings.

Từ hộp thoại Data Source Settings, chọn các nguồn dữ liệu và sau đó chọn Edit Permissions và đảm bảo Privacy Level được đặt là Public.

Để khởi động lịch làm mới của các trực quan Python hoặc tập dữ liệu, bạn cần khởi động Scheduled refresh và có một Personal Gateway được cài đặt trên máy tính chứa workbook và cài đặt Python.
Các bảng lồng nhau hiện không được hỗ trợ.

Có rất nhiều thứ bạn có thể làm với Python và các truy vấn tùy chỉnh, vì vậy hãy khám phá và định hình dữ liệu của bạn theo cách bạn muốn nó xuất hiện. Mong rằng những kiến thức trên sẽ hữu ích với bạn đọc. Đừng quên theo dõi các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại website bacs.vn.

Nguồn tham khảo:

https://docs.microsoft.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

Tham khảo chương trình đào tạo:

Các bài viết liên quan Power BI:

Các bài viết liên quan:

TABLEAU - Giải pháp BUSINESS INTELLIGENCE (BI) - click vào đây
Hướng dẫn cài đặt và Sử dụng TABLEAU - click vào đây
Tính năng mới trên tableau - version 2019.1 - click vào đây

BAC - Biên soạn và tổng hợp nội dung

Click để đọc tiếp

Hướng dẫn cách dùng ChatGPT như một trợ lý ảo

Trợ lý ảo cá nhân là khái niệm đã có từ khá lâu nhưng lại trở nên phổ biến thời gian gần đây. Với sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo mà cụ thể là ChatGPT, giờ đây, việc sở hữu một trợ lý ảo cá nhân đã không trở nên đơn giản hơn rất nhiều.
Hướng dẫn cách dùng ChatGPT để viết Content (Blog, Quảng Cáo, Email)

Việc sử dụng ChatGPT để tạo ra các nội dung như blog, quảng cáo hay email ngày càng phổ biến. Hãy cùng BAC tìm hiểu cách viết Prompt hiệu quả để sáng tạo nội dung trong ChatGPT nhé.
NotebookLM - Công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu và ghi chú của Google

NotebookLM là một công cụ AI do Google phát triển. Với NotebookLM, bạn có thể tiết kiệm hàng giờ đồng hồ để lưu trữ, ghi chú, nghiên cứu và tổng hợp dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu và biết cách ứng dụng NotebookLM.
10 trực quan hàng đầu tại Iron Viz 2025

Trực quan hóa dữ liệu là một lĩnh vực hấp dẫn và mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Cuộc thi trực quan dữ liệu Iron Viz 2025 đã đi đến hồi kết với những tác phẩm ấn tượng. Hãy cùng BAC điểm qua 10 trực quan tốt nhất và xem cách họ đã thực hiện điều đó.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +