O Power BI é uma ferramenta de análise de dados que permite criar visualizações e relatórios dinâmicos com facilidade. No entanto, existem casos em que é necessário utilizar recursos mais avançados e personalizados para análise de dados. Nesse sentido, a integração do Power BI com Python pode ser uma solução interessante, pois permite utilizar a linguagem de programação para realizar análises mais complexas e integrar dados de diferentes fontes.

Neste post, vamos apresentar como utilizar o Power BI com Python na prática, mostrando exemplos de análises e visualizações personalizadas.

Passo 1: Preparando o ambiente
Para utilizar o Power BI com Python, é necessário instalar o Python em sua máquina e adicionar o interpretador Python no Power BI Desktop. Para isso, siga os seguintes passos:

1. Instale o Python em sua máquina;
2. Abra o Power BI Desktop;
3. Clique em “Opções” e selecione “Python scripting”;
4. Adicione o caminho do interpretador Python instalado em sua máquina.

Passo 2: Importando dados e criando visualizações
Para exemplificar o uso do Power BI com Python, vamos utilizar o conjunto de dados “Iris”, que contém informações sobre diferentes espécies de flores. Neste exemplo, vamos criar um gráfico de dispersão com as informações de “sepal length” e “sepal width”, utilizando a biblioteca Seaborn do Python.

1. Importe o conjunto de dados “Iris” no Power BI;
2. Clique em “Visualizações” e selecione “Python visual”;
3. Escreva o seguinte código Python:

“`python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(data=data, x=”sepal_length”, y=”sepal_width”, hue=”species”)
plt.show()
“`

4. Salve a visualização e atualize os dados.

Passo 3: Análises mais complexas com Python
Além de criar visualizações personalizadas, o Power BI com Python permite realizar análises mais complexas, utilizando as bibliotecas do Python. Neste exemplo, vamos utilizar a biblioteca Pandas para manipular dados e criar uma tabela personalizada.

1. Importe o conjunto de dados “Iris” no Power BI;
2. Clique em “Transformar dados” e selecione “Python script”;
3. Escreva o seguinte código Python:

“`python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df[“sepal_area”] = df[“sepal_length”] * df[“sepal_width”]

output = df.to_dict(“records”)
“`

4. Salve as alterações e atualize os dados.

Conclusão:
Neste post, apresentamos como utilizar o Power BI com Python na prática, mostrando exemplos de visualizações personalizadas e análises mais complexas. Essa integração permite utilizar recursos mais avançados e personalizados para análise de dados, utilizando as bibliotecas e recursos do Python. Com esses exemplos, é possível explorar ainda mais as possibilidades do Power BI com Python.