我将向您展示如何构建10000包含分类值和数值的行的数据集。我将Python库numpy和pandas分别用于数据生成和表操作。下面的代码片段仅从两个列表10000时间中绘制了一个随机元素，以构建带有一些街道和城市名称的两列，并将一个随机数列表添加到混合中。然后，我使用熊猫将数据组织到数据框中。在中使用PythonPower BI Power Query Editor，您的输入必须是表格，而输出则必须是pandas数据框。
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
streets=['Broadway', 'Bowery', 'Houston Street']
cities=['New York', 'Chicago', 'Baltimore']
rows = 1000
lst_cities=np.random.choice(cities,rows).tolist()
lst_streets=np.random.choice(streets,rows).tolist()
lst_numbers= np.random.randint(low=0, high=100, size=rows).tolist()
df_dataset=pd.DataFrame({'City':lst_cities,
'Street':lst_streets,
'ID':lst_numbers})
df_Metadata = pd.DataFrame([df_dataset.shape])
在Power BI Desktop中，单击Enter Data以转到Power Query Editor。在下面的对话框窗口中，除了单击，什么都不要做OK。结果是一个空表和下面的两个步骤Applied steps：
现在，使用Transform > Run Python Script，在上面插入代码段，然后单击OK以获取以下信息：
现在，您有了一个包含2列3行的初步表。这是在Power BI中实现Python的相当整洁的细节。运行代码段后，您可以使用以下三种不同的数据集。Dataset是默认构造的，但是由于我们从一个空表开始就为空。如果我们从其他数据开始，的第一行Run Python Script说明了此表的用途# 'dataset' holds the input data for this script。它以熊猫数据框的形式构造。上一张表df_Metadata只是对我们真正感兴趣的数据集的简短描述：df_dataset，但我将其添加到了混合中，以说明您在代码段中创建的所有数据框都将可用。通过单击Table名称旁边的来选择要继续处理的表。
就是这样！现在，您有了一个混合数据类型表，可以继续使用Python或Power BI本身进行工作：
602392714
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