python - 使用 Python 脚本在 Power BI 中创建新列

Question

我正在尝试运行一个 Python 脚本，以便我可以根据居住地址列和居住城市列创建家庭计数。两列都只包含字符串。

我试过的脚本如下:

dataset['id'] =dataset.groupby(['RESIDENTIAL_ADDRESS1','RESIDENTIAL_CITY']).ngroup()
dataset['household_count'] = dataset.groupby(['id'])['id'].transform('count')

然而，它在 20,000 行后给我这个错误:

DataSource.Error:ADO.NET:处理您的 Python 脚本时出现问题。以下是技术细节: [DataFormat.Error] 我们无法转换为数字。 Details:DataSourceKind=Python DataSourcePath=Python Message=处理您的 Python 脚本时出现问题。以下是技术细节: [DataFormat.Error] 我们无法转换为数字。错误代码=-2147467259。

有什么办法可以解决这个问题吗？此代码每次都在 python 中运行，错误代码在 Power BI 中完全没有意义，我将非常感谢任何有关如何使用 DAX 执行此操作的建议。

Answer 1

我无法重现您的错误，但我强烈怀疑错误的来源是数据类型。在 Power Query Editor 中，尝试将分组变量转换为文本。您的查询对于大于 20000 行的数据集失败这一事实应该与问题完全无关。当然，除非数据内容在第 20000 行之后发生了某种变化。

如果您可以描述您的数据源并在 Power Query 编辑器中显示应用的步骤，这将对任何试图帮助您的人有很大帮助。您也可以尝试一次一步地应用您的代码，这意味着使用 dataset['id'] =dataset.groupby(['RESIDENTIAL_ADDRESS1','RESIDENTIAL_CITY']).ngroup() 以及另一个使用 dataset['household_count'] = dataset.groupby(['id'])['id'].transform('count')

的表格

我不妨向您展示如何做到这一点，也许同时巩固我对错误在于数据类型的怀疑，并希望排除其他错误来源。

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我正在使用 numpy 以及一些随机的城市和街道名称来构建一个数据集，我希望它能代表您的真实世界数据集的结构和数据类型:

片段 1:

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(123)
strt=['Broadway', 'Bowery', 'Houston Street', 'Canal Street', 'Madison', 'Maiden Lane']
city=['New York', 'Chicago', 'Baltimore', 'Victory Boulevard', 'Love Lane', 'Utopia Parkway']

RESIDENTIAL_CITY=np.random.choice(strt,21000).tolist()
RESIDENTIAL_ADDRESS1=np.random.choice(strt,21000).tolist()
sample_dataset=pd.DataFrame({'RESIDENTIAL_CITY':RESIDENTIAL_CITY,
                      'RESIDENTIAL_ADDRESS1':RESIDENTIAL_ADDRESS1})

复制该片段，转到 PowerBI Desktop > Power Query Editor > Transform > Run Python Script 并运行它以获取此代码:

然后用这个片段做同样的事情:

dataset['id'] =dataset.groupby(['RESIDENTIAL_ADDRESS1','RESIDENTIAL_CITY']).ngroup()

现在你应该有这个:

到目前为止，您的最后一步称为 Changed Type 2。正上方是一个名为 dataset 的步骤。如果单击它，您将看到 ID 的数据类型有一个字符串 ABC 并且在下一步中它会更改为数字 123 .根据我的设置，Power BI 会自动插入步骤 Changed Type 2。也许你不是这样？它肯定可以成为潜在的错误源。

接下来，插入最后一行作为它自己的步骤:

dataset['household_count'] = dataset.groupby(['id'])['id'].transform('count')

现在您应该拥有如下所示的数据集，以及 Applied Steps 下的相同步骤:

使用此设置，一切似乎都运行良好。那么，我们现在知道什么是确定的？

1. 数据集的大小不是问题
2. 你的代码本身不是问题
3. Python 应该可以在 Power BI 中完美地处理这个问题

我们怀疑什么？

1. 问题出在您的数据上——缺失值或类型错误

我希望这能以某种方式帮助你。如果没有，请随时告诉我。