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  • Foto del escritorEsteban Madrigal

¿Qué es Power BI? ¿Qué es Python? y ¿Por qué es útil conectarlos?

Power BI es una plataforma de análisis de datos y visualización de información desarrollada por Microsoft. Permite a los usuarios transformar datos de diferentes fuentes en información valiosa y fácilmente comprensible mediante tablas dinámicas, gráficos y dashboards interactivos.


Python, por su parte es un lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza ampliamente en el análisis de datos y la ciencia de datos. Con una sintaxis fácil de entender y una amplia gama de bibliotecas y herramientas especializadas, Python es una excelente opción para manipular y analizar datos de manera eficiente.


La combinación de Power BI y Python es extremadamente valiosa ya que permite a los usuarios llevar a cabo análisis avanzados de datos y visualizar los resultados de manera atractiva e interactiva. En lugar de tener que recurrir a herramientas separadas para el análisis y la visualización, puedes utilizar Power BI y Python juntos para obtener una solución completa y eficiente. Esto no solo te ahorrará tiempo y esfuerzo, sino que también te dará una mayor flexibilidad y control en el análisis de datos.


Requisitos previos para conectar Python con Power BI


Antes de conectar Python con Power BI, es necesario tener los siguientes requisitos:

  • Instalar Python: Si aún no tienes Python instalado en tu sistema, debes descargar e instalar la última versión de Python desde el sitio web oficial https://www.python.org/downloads/

  • Instalar Power BI Desktop: Power BI Desktop es la herramienta de Microsoft que permite crear y publicar reportes en Power BI. Puedes descargar Power BI Desktop desde el sitio web de Microsoft https://powerbi.microsoft.com/es-es/desktop/

  • Instalar paquetes necesarios: Es probable que necesites instalar algunos paquetes de Python para realizar el análisis de datos, incluyendo pandas y matplotlib. Estos paquetes pueden ser instalados utilizando el gestor de paquetes de Python, pip, mediante los siguientes comandos en la línea de comandos o terminal:

py -m pip install pandas
py -m pip install matplotlib

Una vez que tengas todos estos requisitos, estás listo para conectar Python con Power BI.


Conectando Python con Power BI


A continuación, se describen los pasos para conectar Python con Power BI:

  • Configuración de Power BI: Antes de conectar Python con Power BI, es necesario configurar Power BI para permitir la integración con scripts de Python. Para hacer esto, haz clic en Archivo en el menú principal y selecciona "Opciones y configuración" > "Opciones".


En la sección "Creación de Scripts con Python", escogemos la versión de Python que habíamos instalado anteriormente.

Luego de haber realizado una manipulación a limpieza a los datos que vamos a ingresar, nos dirigimos a "Inicio" > "Obtener Datos” y selecciona "Scripts de Python". Esto abrirá una ventana de scripting donde puedes pegar tu código de Python.

Nota: Asegúrate de tener los paquetes necesarios instalados en tu sistema antes de ejecutar el script.


Ejecución del script de Python: Una vez que hayas pegado tu script de Python en la ventana de scripting, puedes ejecutarlo haciendo clic en "Aceptar" en el menú de scripting. El resultado del script se reflejará en la visualización de los datos en Power BI.

Nota: Asegúrate de colocar correctamente la dirección de la ubicación del Dataset.


Con estos pasos logras conectar Python con Power BI y utilizar scripts de Python para realizar análisis y manipulaciones de datos en Power BI. Ahora puedes crear visualizaciones interactivas utilizando los resultados obtenidos por el script de Python.

En resumen:

  • Conectar Python con Power BI es una combinación poderosa para el análisis de datos y la creación de visualizaciones impactantes.

  • Power BI es una herramienta intuitiva y fácil de usar para la creación de informes y dashboards, mientras que Python es una plataforma de análisis de datos altamente versátil y capaz de manejar grandes cantidades de datos y realizar análisis complejos.

  • Al combinar estas herramientas, es posible obtener una solución completa y eficaz para el análisis de datos, desde la adquisición y manipulación de datos hasta la creación de visualizaciones impactantes.


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