Intégration de Pandas avec Python dans Power BI

Intégration de la bibliothèque pandas
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Les objectifs de cette vidéo incluent :
- Apprendre à intégrer Pandas avec Python dans Power BI.
- Comprendre comment gérer les valeurs manquantes dans un dataset.
- Savoir appliquer des méthodes de remplissage des données manquantes.

Apprenez à intégrer Pandas avec Python dans Power BI pour effectuer des opérations de transformation et de nettoyage de données.

Dans cette vidéo, nous démontrons comment utiliser la bibliothèque Pandas pour améliorer le processus de transformation des données dans Power BI. En suivant pas à pas un tutoriel officiel de Microsoft, nous commençons par télécharger un fichier CSV, que nous utilisons comme jeu de données. Ce tutoriel vous guide à travers les étapes de téléchargement, de chargement et de transformation de ces données en utilisant un script Python. Le focus est mis sur la gestion des valeurs manquantes par interpolation avec Pandas. Vous apprendrez à importer cette bibliothèque, à la configurer avec un alias, et à appliquer diverses méthodes pour remplir les données manquantes, garantissant ainsi un dataset complet et utilisable dans Power BI. Ce tutoriel est idéal pour ceux qui souhaitent améliorer leurs compétences en traitement de données et en automatisation de tâches dans Power BI avec Python.

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Questions réponses
Quels sont les avantages d'utiliser Pandas dans Power BI ?
Les avantages d'utiliser Pandas dans Power BI incluent la possibilité de gérer et de transformer des données de manière automatisée, la gestion efficace des valeurs manquantes, et une intégration fluide avec les méthodes de visualisation de Power BI.
Comment Pandas gère-t-il les valeurs manquantes dans un dataset ?
Pandas offre plusieurs méthodes pour gérer les valeurs manquantes, comme le remplissage par interpolation, en utilisant les valeurs précédentes ou suivantes, ou en remplaçant par une valeur fixe.
Quelles sont les étapes pour intégrer un script Python dans Power BI ?
Pour intégrer un script Python dans Power BI, il faut ouvrir l'éditeur de requêtes, sélectionner l'option pour ajouter une nouvelle source de données Python, coller le script Python, et exécuter le script pour appliquer les transformations souhaitées.
Dans cette vidéo, nous allons poursuivre avec le Python, nous allons montrer comment intégrer Pandas dans les opérations de transformation. Pandas est une bibliothèque Python très puissante en termes de traitement, de nettoyage et de transformation des données. Sans tarder, nous passons au site Microsoft qui montre comment intégrer Pandas. C'est ce site là, il suffirait de taper learnmicrosoft.com //fr-fr powerbi connectdata et puis Desktop Python & Query Editor Il suffirait de taper ce lien là, vous aurez un tutoriel officiel Microsoft qui permettra de montrer comment intégrer Pandas au niveau de Python. Nous allons suivre pas à pas ce tutoriel. Nous commençons tout d'abord par télécharger le fichier qui va être utilisé comme jeu de données. Il suffirait de cliquer sur le lien téléchargé ici pour télécharger un fichier qui s'appelle eustockmarketsna.csv Ensuite, nous allons effectuer des transformations sur ce fichier là. Nous découvrons maintenant à quoi consistent ces transformations. Nous passons donc directement au niveau de Power BI. Nous allons ouvrir une nouvelle session de Power BI. Je vais juste supprimer ce jeu de données à partir d'ici. Et puis nous commençons dès le début. J'ai déjà téléchargé le fichier CSV, nous allons naviguer vers téléchargement et nous chargerons les données directement au niveau de Power BI. Remarquons là qu'il y a des données manquantes à ce niveau. Parmi les fonctionnalités que Pandas offre, c'est la création des valeurs par interpolation pour remplir les valeurs manquantes. C'est ce que ce tutoriel propose de faire. Avant de charger les données, nous allons passer à la transformation des données. A ce niveau là, nous allons cliquer sur Transformer et puis Python. A ce niveau là, nous allons emprunter un petit script Python qui utilise déjà la bibliothèque Pandas. Nous allons donc emprunter ce script à partir d'ici. Nous copions ce script, nous le collons là. Qu'est-ce qu'il fait ce script tout simplement ? Si nous essayons de voir, qu'est-ce qu'il fait ? Il importe Pandas cette bibliothèque là et il donne un alias pd à cette bibliothèque. Par la suite, il va transformer la dataset de telle façon à ce que les données manquantes soient remplies. Il y a plusieurs méthodes qu'utilise Pandas pour remplir les données. Il injecte ces données là au niveau de la dataset en question pour la compléter. Nous cliquons sur OK et nous attendons. Nous cliquons sur Continuer. C'est une règle de sécurité. Nous pouvons cliquer sur Ignorer pour la cocher et cliquer sur Enregistrer. Nous continuons l'exécution et nous aurons les tables nécessaires. Pour cela, nous devons cliquer sur ce petit bouton pour développer les données. Nous allons décocher ce checkbox pour ne pas utiliser la forme canonique pour formater les noms. Nous cliquons sur OK et nous aurons les données. Comme nous le remarquons, il n'y a pas de valeur incomplète. Nous allons tout simplement supprimer cette colonne là. Nous ne l'avons plus besoin. Nous pouvons également supprimer celle-là. Et nous nous contentons de ces valeurs-là. Voilà.

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