{"id":167026,"date":"2023-03-06T18:13:30","date_gmt":"2023-03-06T17:13:30","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=167026"},"modified":"2023-10-30T17:57:14","modified_gmt":"2023-10-30T16:57:14","slug":"python-y-power-bi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-y-power-bi","title":{"rendered":"Python y Power BI: combinar herramientas para Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"167026\" class=\"elementor elementor-167026\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-590d9b8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"590d9b8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fd6825 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5fd6825\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Python puede integrarse con Power BI para potenciar las capacidades de <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-science-definition\"><b>Data Science<\/b><\/a><b> de la plataforma de Business Intelligence de Microsoft. Descubre c\u00f3mo combinar Python y Power BI, cu\u00e1les son sus posibilidades que se ofrecen y c\u00f3mo formarte para dominarlas.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>lenguaje de programaci\u00f3n Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es <\/span><b>uno de los m\u00e1s utilizados en Data Science y el an\u00e1lisis de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Resulta muy \u00fatil para realizar tareas complejas relacionadas con la transformaci\u00f3n de datos, la visualizaci\u00f3n, el Machine Learning o la inteligencia artificial.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La plataforma de Business Intelligence de <\/span><strong><a href=\"https:\/\/www.microsoft.com\/en-ca\/\">Microsoft<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, Power BI, permite el autoservicio de inteligencia empresarial, incluyendo la visualizaci\u00f3n de datos procedentes de diversas fuentes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">No obstante, desde 2018, Power BI permite la integraci\u00f3n de lenguajes de programaci\u00f3n estad\u00edsticos y generales como R y Python. Esa integraci\u00f3n aporta nuevas posibilidades y ampl\u00eda las capacidades de Power BI, especialmente para la extracci\u00f3n y transformaci\u00f3n de datos o la creaci\u00f3n de modelos de <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Machine Learning<\/strong>.<\/span><\/a><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los profesionales de la <\/span><b>Business Intelligence<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ya no necesitan recurrir a un <\/span><b>equipo de Data Science<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para realizar tareas de ciencia de datos, y los desarrolladores de Python ya no necesitan un equipo de BI para presentar sus an\u00e1lisis en forma de informes o cuadros de mando.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El Data Scientist moderno debe aprovechar los datos para <\/span><b>resolver los problemas de las empresas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esto implica recopilar, limpiar, analizar y transformar datos para predecir eventos futuros y, a continuaci\u00f3n, presentar los resultados del an\u00e1lisis en forma de <\/span><b>informe<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>cuadro de mando<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por tanto, la frontera entre el <\/span><b>Data Scientist<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el analista de negocio desaparece. La integraci\u00f3n entre Python y Power BI permite adaptarse a esta nueva realidad.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a908d1b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a908d1b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05297f9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05297f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPor qu\u00e9 usar Python con Power BI?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbec239 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cbec239\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Usar Python con Power BI ofrece muchas posibilidades para <\/span><b>trabajar con datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por ese motivo, las prestaciones de la plataforma se vuelven casi ilimitadas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es posible utilizar Python para el <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science\">Data Cleaning<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> (limpieza de datos) escribiendo scripts para automatizar las tareas m\u00e1s tediosas, como eliminar los valores que faltan o corregir los formatos de fecha.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los scripts de Python tambi\u00e9n son muy \u00fatiles para la <\/span><b>transformaci\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. De hecho, este proceso puede ser lento y tedioso con el <\/span><b>Power Query Editor<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, Python puede revelar todo el valor de los datos mediante t\u00e9cnicas de <\/span><b>an\u00e1lisis predictivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y de Machine Learning. Esto tambi\u00e9n permite compensar cualquier dato que falte.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cuanto a la <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Data Visualization<\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, Python permite a\u00f1adir visualizaciones complejas y personalizadas a un informe. Por \u00faltimo, este lenguaje ofrece la posibilidad de conectar fuentes de datos no compatibles de forma nativa con Power BI.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf21e02 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"cf21e02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"434\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science1-1.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167032\" alt=\"python-powerbi-data-science1\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science1-1.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science1-1-300x163.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science1-1-768x416.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65d26f7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"65d26f7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68ac003 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"68ac003\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Las limitaciones de estas dos herramientas\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df4225a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"df4225a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A pesar de la multitud de posibilidades que ofrece, la integraci\u00f3n entre Python y Power BI tambi\u00e9n tiene sus limitaciones. En primer lugar, las fuentes de datos a\u00f1adidas con Python tiene que ser p\u00fablicas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Solo se pueden importar Pandas DataFrames a Power BI utilizando Python. Adem\u00e1s, el tiempo de ejecuci\u00f3n est\u00e1 limitado a 30 minutos para los scripts y a 5 minutos para los objetos visuales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El n\u00famero de bibliotecas Python compatibles con Power BI Service es limitado. Solo son compatibles <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-matplotlib-2\">Matplotlib<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/numpy-la-biblioteca-python\">NumPy<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/pandas-python\">Pandas<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/scikit-learn-decubre-la-biblioteca-python\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Scikit-learn<\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, Scipy, Seaborn, Statsmodels y XGBoost. Hay que tener en cuenta que Pandas y Matplotlib tienen que estar instalados para que funcione la integraci\u00f3n entre Power BI y Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, los objetos visuales de Python no admiten el filtro cruzado. Esto significa que la selecci\u00f3n de un elemento en un objeto visual de Python no permite habilitar el mismo filtro en otros objetos visuales. Esto limita la interactividad en un informe de Power BI.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-809c27e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"809c27e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29d8930 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"29d8930\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPodemos utilizar Python en lugar del lenguaje DAX?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d502ba elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7d502ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El lenguaje <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/saber-todo-dax-power-bi\">DAX<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> o Data Analysis Expressions permite crear diferentes medidas y manipular datos en Power BI.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para todos los elementos que no hay que generar de forma din\u00e1mica, existen muchas alternativas. Por ejemplo, puedes <\/span><b>a\u00f1adir nuevas columnas a un cuadro de mando<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizando Python.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a88f9b2 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a88f9b2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir el curso de Data Analyst<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ccc1b9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2ccc1b9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3259acb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3259acb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son los requisitos previos para utilizar Python en Power BI?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a164ac elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a164ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay varios requisitos previos para utilizar Python en Power BI. Es necesario instalar el <\/span><b>runtime de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el que se ejecutan los scripts, y las bibliotecas Pandas, Matplotlib y Seaborn.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n es posible utilizar el <\/span><b>editor de c\u00f3digo Visual Studio Code<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para escribir scripts de Python de manera m\u00e1s eficiente, pero esto es opcional. Tambi\u00e9n se pueden escribir <\/span><b>scripts de Python <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">desde el editor de scripts de Power BI.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, el editor de c\u00f3digo ofrece funcionalidades \u00fatiles como el resaltado de <\/span><b>sintaxis<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Puedes descargar Visual Studio Code desde el sitio web oficial. Por \u00faltimo, no olvides actualizar la configuraci\u00f3n de Power BI para que funcione con Python.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-214a66d elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"214a66d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"458\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science2.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167033\" alt=\"python-powerbi-data-science2\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science2.jpg 952w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science2-300x172.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science2-768x440.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86eaaf5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"86eaaf5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22c4efb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"22c4efb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo configurar estas dos herramientas?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99cf647 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"99cf647\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de escribir scripts en Power BI, es necesario instalar la \u00faltima versi\u00f3n de Python desde el sitio web oficial. En la documentaci\u00f3n de Power BI, Microsoft recomienda evitar <\/span><b>gestores de entorno como Anaconda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para evitar problemas al ejecutar scripts.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es posible evitar esta limitaci\u00f3n para utilizar un <\/span><b>entorno personalizado en Anaconda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> habilitando el entorno desde la <\/span><b>l\u00ednea de comandos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> antes de abrir Power BI Desktop tambi\u00e9n desde la l\u00ednea de comandos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si no est\u00e1s familiarizado con estas nociones de <\/span><b>programaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es mejor que sigas las recomendaciones de Power BI y descargues Python desde el sitio web sin utilizar los entornos personalizados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de instalar Python, tendr\u00e1s que especificar la ruta al archivo en Power BI Desktop. En la cinta de opciones, selecciona \u00ab<\/span><b>Archivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00ab, \u00ab<\/span><b>Opciones y configuraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb y \u00ab<\/span><b>Opciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00ab.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la lista de opciones, busca \u00abScripting Python\u00bb. Ya solo queda encontrar la carpeta que contiene la <\/span><b>distribuci\u00f3n de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en la lista que contiene todas las distribuciones de Python instaladas en tu ordenador.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si quieres escribir manualmente la ruta del archivo, ten en cuenta que solo se admiten rutas de archivo absolutas. No es posible introducir una <\/span><b>ruta de archivo relativa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de instalar y configurar Python en Power BI, puedes utilizar los scripts de muchas maneras. Entre ellas, utilizarlos como <\/span><b>fuente de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para importar nuevos datos, para enriquecer una fuente de datos existente en el Editor de Power Query o para <\/span><b>visualizar datos en el lienzo de informes de Power BI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45b03cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"45b03cf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec7a854 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ec7a854\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Python como fuente de datos para Power BI<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e4b57c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4e4b57c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para utilizar Python como fuente de datos para Power BI, ve a la pesta\u00f1a de inicio y elige la opci\u00f3n \u00ab<\/span><b>Obtener datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb para ver la lista completa de colecciones de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Elige la categor\u00eda \u00abotros\u00bb y busca \u00abscript Python\u00bb en la lista. Ahora ya puedes escribir un script de Python para <\/span><b>importar un conjunto de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aparecer\u00e1 un cuadro de di\u00e1logo en la pantalla pidi\u00e9ndote que introduzcas tu c\u00f3digo de Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Recordemos que Power BI solo puede importar Pandas DataFrames. Por lo tanto, es necesario convertir primero el conjunto de datos utilizando \u00ab<\/span><b>pd.DataFrame<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00ab.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta funcionalidad es muy \u00fatil para conectar una fuente de datos que no es compatible con Power BI de forma predeterminada. Tambi\u00e9n es \u00fatil para conjuntos de datos que requieren mucha <\/span><b>transformaci\u00f3n antes de la importaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por ejemplo desde una API.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este m\u00e9todo permite crear data frames complejos utilizando Python e importarlos a Power BI. Tambi\u00e9n puedes realizar manipulaciones de datos utilizando la biblioteca Pandas y luego importar el <\/span><b>dataset final<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en Power BI para crear visualizaciones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto hace que el uso de Power BI sea mucho m\u00e1s sencillo para los <\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/curso-data-scientist-en-linea\">Data Scientists<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y los<\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/trabajo-data-analyst\"> Data Analyst<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> que ya est\u00e1n acostumbrados a manipular datos en Python.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bb1931 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2bb1931\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"480\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science3.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167034\" alt=\"python-powerbi-data-science3\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science3.jpg 903w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science3-300x180.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science3-768x461.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a3e9bd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7a3e9bd\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-573ef52 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"573ef52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Python para las particiones k-medias en Power BI<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-771384b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"771384b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las particiones k-medias o<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme-des-k-means\"> <span style=\"font-weight: 400;\"><strong>k-means clustering<\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es una t\u00e9cnica de Machine Learning que permite encontrar grupos de puntos de datos similares: los cl\u00fasteres.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta t\u00e9cnica es particularmente \u00fatil para el <\/span><b>marketing<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o la <\/span><b>atenci\u00f3n al cliente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, para comprender mejor a los clientes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es muy posible realizar <\/span><b>an\u00e1lisis de cl\u00fasteres sobre datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en Power BI sin utilizar Python. Sin embargo, esta funcionalidad nativa es limitada, ya que Power BI determina autom\u00e1ticamente en cu\u00e1ntos cl\u00fasteres <\/span><b>dividir los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y no permite realizar cambios.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El uso de Python permite solucionar este problema, puesto que puedes escribir libremente el script para satisfacer unas necesidades espec\u00edficas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Desde el Editor de Power Query, selecciona la pesta\u00f1a \u201c<\/span><b>Transformar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d y luego \u201c<\/span><b>Ejecutar script Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d. El cuadro de di\u00e1logo que aparece es el mismo que cuando se importa un conjunto de datos, pero se dedica una ubicaci\u00f3n de \u201c<\/span><b>dataset<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d al conjunto de datos actual.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al seleccionar \u201cAceptar\u201d, puedes <\/span><b>importar una tabla<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> reducida. Tienes que desplegar la columna \u201c<\/span><b>Valor<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d y elegir las columnas que quieres incluir en la solicitud.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Selecciona todas las columnas, incluida la columna \u201cCl\u00faster\u201d que se acaba de crear a partir del script. Aseg\u00farate de desmarcar la casilla \u201c<\/span><b>Usar el nombre original de la columna como prefijo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tu <\/span><b>conjunto de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> contiene todas las columnas originales, y una columna adicional que indica a qu\u00e9 cl\u00faster est\u00e1 asignada cada fila de datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed0e237 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ed0e237\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8fff748 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8fff748\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">C\u00e1lculo estad\u00edstico en Python en Power BI\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ae05df9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ae05df9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por defecto, crear una matriz de correlaci\u00f3n no es una tarea f\u00e1cil en Power BI. Sin embargo, el <\/span><b>heatmap de matriz de correlaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> forma parte integrante de un informe de an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Para crear un heatmap de matriz de correlaci\u00f3n en Power BI, puedes utilizar la <\/span><b>funci\u00f3n de correlaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de Python. Este mapa de calor se mostrar\u00e1 en la secci\u00f3n Informe de Power BI.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ve a la secci\u00f3n Informe de Power BI y haz clic en el <\/span><b>visual de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> representado por el s\u00edmbolo \u00ab<\/span><b>Py<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb en la secci\u00f3n <\/span><b>Visualizaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aparecer\u00e1 un visual Python vac\u00edo a la izquierda y un editor de scripts en la parte inferior de la pantalla. Por tanto, se pueden crear visualizaciones en Power BI utilizando scripts de Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para ilustrar el heatmap de correlaci\u00f3n, introduce todas las <\/span><b>variables continuas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el campo Valores. Se trata de un paso fundamental, ya que Power BI solo tendr\u00e1 en cuenta las variables especificadas para la visualizaci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A continuaci\u00f3n, basta con escribir unas l\u00edneas de c\u00f3digo en Python para crear un heatmap de <\/span><b>matriz de correlaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con ayuda del package seaborn. Por \u00faltimo, haz clic en el bot\u00f3n \u00ab<\/span><b>Ejecutar script<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb para obtener el mapa de calor.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58b03cf elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"58b03cf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science4.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167035\" alt=\"python-powerbi-data-science4\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science4.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science4-300x169.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/03\/python-powerbi-data-science4-768x432.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-175270b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"175270b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1a7466 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b1a7466\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">A\u00f1ade aqu\u00ed tu texto de cabecera<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b48659 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b48659\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Solo hemos explorado una \u00ednfima parte de las posibilidades que ofrece Python en Power BI. Para aprender a dominar completamente estas herramientas, <\/span><b>puedes elegir DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestros <\/span><b>cursos de Data Analyst y Data Management<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> incluyen un m\u00f3dulo de introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n en Python, y un <\/span><b>m\u00f3dulo de Business Intelligence centrado en Power BI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Siguiendo estos cursos, tambi\u00e9n aprender\u00e1s sobre an\u00e1lisis de datos, <\/span><b>Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>DataViz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o manipulaci\u00f3n de bases de datos. Al finalizar el curso, tendr\u00e1s todos los conocimientos necesarios para convertirte en Data Analyst o Data Manager.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos cursos son totalmente a distancia, combinando el <\/span><b>aprendizaje online<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en nuestra <\/span><b>plataforma tutorizada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>Master class<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Puedes elegir entre un <\/span><b>BootCamp<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> intensivo o un curso de <\/span><b>formaci\u00f3n continua<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> seg\u00fan tus preferencias.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n ofrecemos un curso para expertos dedicado \u00edntegramente a Power BI. Este curso de entre <\/span><b>3 y 5 d\u00edas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> incluye Power Query, el lenguaje DAX, Data Visualization y Workspace Management.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al final de este programa, podr\u00e1s realizar el examen para obtener una <\/span><b>certificaci\u00f3n oficial de Microsoft Power BI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estar\u00e1s preparado para utilizar estas herramientas en tu empresa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos nuestros cursos son bonificables con FUNDAE. \u00a1No esperes m\u00e1s y descubre los cursos de DataScientest!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ya lo sabes todo lo que hay que saber sobre Power BI y Python. Para m\u00e1s informaci\u00f3n, descubre<\/span><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/power-bi-es\"> nuestro dosier completo sobre Power BI<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/power-bi-es\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>nuestro dosier completo sobre el lenguaje Python<\/strong>.<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e1ea903 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e1ea903\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6752af7 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6752af7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir el curso de Data Analyst<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e17ef1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1e17ef1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-929fee1 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"929fee1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 usar Python con Power BI?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Usar Python con Power BI ofrece muchas posibilidades para trabajar con datos. Por ese motivo, las prestaciones de la plataforma se vuelven casi ilimitadas. Es posible utilizar Python para el Data Cleaning (limpieza de datos) escribiendo scripts para automatizar las tareas m\u00e1s tediosas, como eliminar los valores que faltan o corregir los formatos de fecha.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPodemos utilizar Python en lugar del lenguaje DAX?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"El lenguaje DAX o Data Analysis Expressions permite crear diferentes medidas y manipular datos en Power BI. Para todos los elementos que no hay que generar de forma din\u00e1mica, existen muchas alternativas. Por ejemplo, puedes a\u00f1adir nuevas columnas a un cuadro de mando utilizando Python.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los requisitos previos para utilizar Python en Power BI?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Hay varios requisitos previos para utilizar Python en Power BI. Es necesario instalar el runtime de Python en el que se ejecutan los scripts, y las bibliotecas Pandas, Matplotlib y Seaborn.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo configurar estas dos herramientas?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Antes de escribir scripts en Power BI, es necesario instalar la \u00faltima versi\u00f3n de Python desde el sitio web oficial. En la documentaci\u00f3n de Power BI, Microsoft recomienda evitar gestores de entorno como Anaconda para evitar problemas al ejecutar scripts.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Python puede integrarse con Power BI para potenciar las capacidades de Data Science de la plataforma de Business Intelligence de Microsoft. Descubre c\u00f3mo combinar Python y Power BI, cu\u00e1les son sus posibilidades que se ofrecen y c\u00f3mo formarte para dominarlas. 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