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PowerBI 2018年8月8日的更新已经支持Python了，和之前支持R语言一样。
那么Power BI 中如何使用python呢？
1，数据获取环节可以直接用Python从数据源获取数据，返回到PowerBI进一步处理。
2，数据清洗环节，可以将PowerBI获取的数据源，用Python来进一步处理，比如调用Python的正则函数等。
3，数据可视化环节 使用python 来绘制图表
1.Python是目前最流行的面相对象编程语言之一，在编程语言排行榜上一直位于4-5位。由于语法相对简单，功能相对强大，易入门等原因，一直受到大家的青睐。
如果是没有接触过编程语言的朋友，可以从Python开始。
2. Python在PowerBI中主要用于四种场景。
数据获取环节可以直接用Python从数据源获取数据，返回到PowerBI进一步处理。
数据清洗环节，可以将PowerBI获取的数据源，用Python来进一步处理，比如调用Python的正则函数等。
数据可视化环节，可以用Python将PowerBI中的数据进行可视化，调用Python中专业的制图库，制作自定义的可视化统计图表。
此外，还可以用Python语句将PowerBI的数据进行输入输出，比如写入外部文件、数据库，进行文件拆分等操作，甚至还可以将PowerBI中的数据进行批量邮件发送等
关于具体应用，不同的库可以实现不同的用途。
3. Python in Power BI 的环境配置
首先在管网上下载安装Python程序
其次，注意命令行模式和Python交互模式的区别，安装Python以后，pandas库和matplotlib库是必需安装的，在cmd(命令行模式）下输入 pip install pandas 和 pip install matplotlib进行安装。
此外，我们可以使用Python自带的IDE或者安装第三方编辑器，比如我用的是PyCharm
如果使用第三方编辑器，应该做一些基本的配置
最后，我们还要对PowerBI进行一些简单的配置，预览功能中启用Python脚本，并定义Python对应的程序路径和编辑器路径，接下来我们就可以在PowerBI中使用Python了
4. Python与PowerBI的数据传递---Dataframe
Python支持5种常用数据类型，Power BI的M语言支持多种数据类型，两种语言直接以DataFrame数据类型进行传递。由于Python本身并没有支持DataFrame，因此Python会自动调用Pandas库。
M将其 Table类型的数据传递给Python，Python会自动将Table转换为Dataframe；Python的处理结果以Dataframe形式输出，M会自动将Dataframe转换为Table格式。
M语言中调用Python的主要函数是 Python.Execute，大家可以看看其基本语法
以下数使用Python.Execute函数的应用要点：
5. Python in Power Bi 应用实例
下面是我用Python直接抓取我在EH论坛上发过的帖子，直接提交URL和登陆后的Cookie（持久），就可以了
获取的数据最终以Dataframe形式返回
接下来的案例，是在PowerQuery转换数据的过程中直接调用Python进行数据转换，传递进来的参数是PowerQuery上一步的结果（table），当然我们可以指定为传递其他任意M Table作为输入参数。
此外，我们还可以直接在可视化环节，用Python中的matplotlib等库进行可视化制图。
Python和R语言在PowerBI中的应用要求是一样的，数据传递的类型都要求是DataFrame，具体的使用场景和使用要求完全相同，会R的朋友，也可以按上述思路进行操作。