Page tree
Skip to end of metadata
Go to start of metadata


随着大数据时代的到来,Python已经在数据处理、数据可视化、机器学习等领域受到广泛应用。本文将介绍如何在smartbi中编写Python脚本,利用其丰富的科学计算扩展库,满足更多数据处理和分析场景,提高生产效率。

功能概述

Python脚本,该功能支持用户编写Python代码,以便实现更自由、更高效的数据处理、数据分析操作,丰富了数据建模过程。

操作说明

(1)功能入口

从左侧资源树的 脚本模块 拖拽出“Python脚本” 节点到画布中。

(2)数据输入

用户可根据实际情况,对Python脚本使用1~3个输入口(dataframe1~3)来获取数据,然后在Python脚本中按需修改dataframe相关代码。

(PS:用户也可以不使用 输入,直接在Python脚本中用代码获取数据。)

(3)编写脚本

用户编写的代码必须得放在execute函数里面,自定义函数可放在execute函数内外。


(4)默认Python示例效果

该脚本会直接输出数据,同时在日志打印数据。


对Python支持边界

产品中的Python环境为anaconda 3-2019.10,我们支持的第三方库以anaconda为准,同时支持如下第三方库:

pyarrow、sanic、tensorflow、lightgbm、xgboost、textblob、psycopg2-binary、mysql-connector、hmmlearn、snownlp。