Power BI：如何使用 Python Pandas 创建与原始表不同的表答案

【问题标题】：Power BI: How to create different tables from the original one with Python PandasPower BI：如何使用 Python Pandas 创建与原始表不同的表
【发布时间】：2021-10-22 11:08:34
【问题描述】：

我有一个 Excel 文件中包含数据的下表

YEAR TEAM SPORT  POINTS
2001 A    Basket 20
2001 A    Soccer 17
2002 A    Basket 35
2002 A    Soccer 23
2001 B    Golf   45
2003 B    Soccer 20
2001 C    Basket 47

通过“获取数据”加载表格后，我将数据导入 Power BI。现在我有一个名为“Points”的表格，我想处理它以获得不同的可视化效果：一个带有多年来 Basket-A 团队积分演变的图表，一个同年积分的比较同样的运动等等。

我喜欢 Python 代码，并且在“Power Query 编辑器 > 转换 > 运行 Python 脚本”中，我确实运行了：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(dataset)
df1 = data[(data.TEAM == 'A') & (data.SPORT == 'Basket')]

但是，我的 'Points' 表现在只是 'df1' 的内容（当 TEAM='A' 和 SPORT='Basket' 时，它仅被选定的数据覆盖）。

我的目的是从“数据”数据框创建几个“dfX”数据框，以便基于这些新的“dfX”进行可视化

我想知道如何：

如果这是一种聪明的方法（加载 Excel 文件，使用 Python 处理数据以创建可视化表）
如何创建不同的表格（原来的“Points”、“df1”、“df2”等），而不是仅仅覆盖原来的“Points”表格。

【问题讨论】：

标签： python pandas powerbi powerbi-desktop

【解决方案1】：

我认为从同一个数据库创建多个表的用例的聪明方法是

在 PowerBI 中从 Excel 创建一个主表/查询，然后
referencing它来创建副本并相应地应用您的过滤器

引用“Main-Query”来创建“Reference-Query”可确保 Main-Query 中的任何更改都反映在 Reference-Query 中。然后您可以对新的 Reference-Query 进行进一步更改

其他资源：

【讨论】：