在Power BI的R脚本视觉化中，是否可以使用R Plotly库？

Question

在Power BI的R脚本视觉化中，是否可以使用R Plotly库？

12

有人尝试在Power BI的R Script Visual中使用Plotly或Highchart吗？

当我在R脚本编辑器中尝试运行时：

library(ggplot2)
library(plotly)
x <- 1:5
y <- c(1, 3, 2, 3, 1)
plot_ly(x = dataset$period, y = dataset$mean, name = "spline", line = list(shape = "spline"))

错误信息：

未创建任何图像。R代码未创建任何可视化内容。确保您的R脚本产生了一个绘图到R默认设备。

但在我的R桌面上运行得很完美。有什么想法吗？

- Dave D.

2

截至2017年3月6日，plot_ly已在Power BI中得到支持：Power BI Announcement。在该发布后，运行plot_ly存在问题：Power BI Forum。 - jpf5046

@Dave D. 我的建议解决了你的问题吗？ - vestland

3个回答

3

目前 Power BI 仅支持将 R 可视化组件创建的图表呈现为 PNG 格式。

请尝试以下方法：

p <- plot_ly(x = dataset$period, y = dataset$mean, name = "spline", line = list(shape = "spline"))
plotly_IMAGE(p, format = "png", out_file = "out.png")

- Lifu Huang

2

更改

使用命令“pbiviz new pbiDensity -t html”

替换为

使用命令“pbiviz new pbiDensity -t rhtml”

- Deybi Morales

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- vestland · Accepted Answer

对于较新版本的PowerBI，也可以使用R和ggplot作为自定义PowerBI可视化工具来生成Plotly图表。通过下面描述的方法，您可以从PowerBI表格生成一个密度图，如下所示：

资源：

我的建议解决方案使用了可以在这里找到的nodejs。除此之外，我的建议的主要部分是基于这篇优秀的博客文章，只是在使用和更新自定义PowerBI可视化的细节方面有一些小缺点。我本来可以只引用那个链接并指出我所做的不同之处，但为了清晰和完整起见，我从头开始做了整个过程。

第一部分 - 下载并安装node.js

1.1: 链接: https://nodejs.org/en/

1.2: 重新启动您的计算机，打开命令提示符，并运行以下命令：

npm install -g powerbi-visuals-tools

1.3：在命令提示符中运行以下命令来检查您的安装是否成功：

输入：

pbiviz

输出：

第二部分：创建一个PowerBI自定义可视化

2.1：创建一个文件夹来存放您的自定义可视化内容。

我正在使用命令提示符来完成这个操作。

# from the C:\ directory:
md pbiCustomR
cd pbiCustomR

在那个文件夹中，运行以下命令：

pbiviz new pbiDensity -t rhtml

这将创建一个新的可视化并安装一些必需的软件包。您可以将pbiDensity更改为您想要的任何内容。

2.2：导航到文件夹C:\pbiCustomR\pbiDensity并仔细查看其内容。

那里有很多东西，但我们只关注文件script.R以及文件pbiDensity.pbiviz（位于子文件夹dist中）。script.R是设置您的R脚本的模板。我们稍后会对其进行编辑。pbiDensity.pbiviz是PowerBI自定义可视化，您稍后也将在Power BI中导入它。

2.3：打开文件C:\pbiCustomR\pbiDensity\script.R以查看其内容（我强烈推荐使用RStudio）：

source('./r_files/flatten_HTML.r')

############### Library Declarations ###############
libraryRequireInstall("ggplot2");
libraryRequireInstall("plotly")
####################################################

################### Actual code ####################
g = qplot(`Petal.Length`, data = iris,fill = `Species`, main = Sys.time());
####################################################

############# Create and save widget ###############
p = ggplotly(g);
internalSaveWidget(p, 'out.html');
####################################################

上面的代码片段使用了一个来自Iris数据集的数据，但我们将通过添加这行代码来使用PowerBI文件中可用的数据：

df <- data.frame(X = Values$Data)

那行代码从现有的列中构建了一个数据帧，我们将把它命名为Data。但是首先，请继续将上面的完整代码片段更改为：

source('./r_files/flatten_HTML.r')

############### Library Declarations ###############
libraryRequireInstall("ggplot2");
libraryRequireInstall("plotly")
####################################################

################### Actual code ####################
df <- data.frame(X = Values$Data)

# Build basic ggplot
g <- ggplot(df, aes(x = X))

# Add density plot
g = g + geom_density(colour = 'blue')

############# Create and save widget ###############
p = ggplotly(g);
internalSaveWidget(p, 'out.html');
####################################################

2.4：完成您的自定义可视化。

在文件夹 C:\pbiCustomR\pbiDensity 中，使用命令提示符运行以下命令：

pbiviz package

这将触发以下输出：

这就是关于更高级的东西的全部了。剩下的都很简单！

第三部分 - 使用R在PowerBI中生成一些随机数据

3.1 在“主页”选项卡下，点击“编辑查询”以打开“Power Query Editor”。

3.2 点击“输入数据”，然后仅仅点击“确定”。

3.3 选择“转换 > 运行 R 脚本”，并插入以下片段：

set.seed(123)
output <- data.frame(rnorm(100, mean=100, sd=10))

这将在“查询设置”下生成一个名为“output”的新步骤，以及一个带有不是世界上最好的列名的随机数表。

3.4 将“应用步骤”下的步骤名称更改为“tblRandom”，列名称更改为“SampleData”，这样你就会得到以下结果：

3.5 选择 "主页 > 关闭和应用" 返回到 PowerBI Desktop。

**第四部分 - 导入和使用您的自定义可视化**

4.1 在“可视化”下，点击带有三个点的图标，然后选择“从文件导入”。

4.1 导航到 C:\pbiCustomR\pbiDensity\dist，选择 pbiDensity.pbiviz，点击 OK，然后在 Visualizations 下应该会出现一个新的图标。

这一点很重要：为了使您的可视化工作，您的列名必须与R脚本中的引用匹配。而在我们的情况下，它们并不匹配（只是为了强调一下）。所以将列名SampleData改为Data。

4.2 点击您的新图标以插入可视化占位符，并将Data列拖放到其中：

这就是你要的：

现在您可以充分利用plotly工具栏的灵活性：

第五部分 - 编辑 R 脚本，更新并重新导入自定义可视化

5.1 在RStudio中编辑你的脚本，并保存时不要更改文件名。

5.2 导航到你的自定义文件夹，并运行 "pbiviz package"。

5.3 在PowerBI中删除你现有的自定义可视化，并重新导入它。