Extensions de table
Les extensions de table vous permettent de créer des tables de données avec un script d’extensions analytiques. Vous pouvez écrire un script TabPy ou Rserve personnalisé et éventuellement ajouter une ou plusieurs tables d’entrée. Les extensions de table sont prises en charge par Tableau Cloud, Tableau Server et Tableau Desktop. Ce document se concentre sur Tableau Cloud.
Remarque : comme pour une connexion en direct, les données sont actualisées chaque fois que vous ouvrez un classeur ou actualisez une source de données.
Avantages
Les extensions de table présentent les avantages suivants pour les utilisateurs débutants et expérimentés.
Intégrez facilement des scripts ou des fonctions avancées dans Tableau
Faites glisser facilement des données depuis les connexions de données Tableau en tant qu’entrées dans des scripts
L’éditeur à faible code facilite l’ajout de code aux sources de données
- Intégration avec Parlez aux données et Explique-moi les données
S’intègre à TabPy, Rserve et à d’autres extensions analytiques
- Les résultats peuvent être utilisés pour créer des tableaux de bord ou des visualisations
Conditions préalables
Avant de pouvoir utiliser les extensions de table, vous devez compléter la liste suivante.
- Ouvrez une source de données dans Desktop ou la création Web.
- Configurer une extension analytique
- Pour savoir comment configurer les connexions d’extensions analytiques, consultez Transmettre des expressions avec les extensions analytiques.
Créer un extension de table
Pour créer une extension de table, procédez comme suit.
- Ouvrez un classeur publié.
- Ouvrez une source de données ou créez-en une.
- Sous Connexions, choisissez Nouvelle extension de table.
- Faites-le glisser dans le modèle de données.
(Facultatif) Faites glisser les tables de la connexion de données vers le volet d’extension de table pour les utiliser comme entrées dans votre script ou fonction d’extensions analytiques.
Par défaut, les données de Tableau sont transmises à l’extension analytique et définies comme
variable _arg1
, une structure de type dictionnaire telle que :{‘colum_name’: [1,2,3], ‘column_name_2’: [3,4,5]
Exemple Python : les données d’entrée peuvent être converties en une trame de données Pandas en utilisant ce qui suit.
import pandas as pddf = (pd.DataFrame(_arg1))
Si vous utilisez RServe, les données d’entrée sont définies comme la variable .arg1 et le type de données est une liste nommée de listes.
Pour les sources de données relationnelles prises en charge, vous pouvez utiliser SQL personnalisé comme entrée dans une extension de table. Lorsque des paramètres sont utilisés dans la requête SQL personnalisée, la modification du paramètre entraîne la réexécution de la requête et le recalcul du script. Cela crée un chemin pour la mise à jour dynamique des paramètres dans un tableau de bord et le filtrage, ou sinon la transmission des valeurs au script d’extension de table.
Dans la zone Script, entrez votre script ou appel de fonction. Le script doit renvoyer un dictionnaire ou une liste de listes, essentiellement un objet JSON. Un script pour RServe doit renvoyer un data.frame ou une liste de listes nommées tandis que le script pour Python doit renvoyer un dictionnaire.
Exemple Python : nous utilisons la commande de retour explicite suivante.
return df.to_dict(orient='list')
- Sélectionnez Appliquer pour exécuter le script.
(Facultatif) Si vous associez l’extension de table à une autre table dans le modèle de données, définissez la relation entre au moins un champ dans chaque table. Si les champs ont le même nom, cela peut se produire automatiquement.
- Choisissez Mettre à jour maintenant et les résultats apparaîtront dans l’onglet Table de sortie.
Remarque : les extensions de table ne prennent pas en charge l’appel direct des points de terminaison TabPy si TABPY_EVALUATE_ENABLE est désactivé dans TabPy.
Remarque : si vous ne définissez pas de relation avec une table dans le modèle de données, l’onglet Table d’entrée est vide et affiche le message « Aperçu des données non disponible ».
- (Facultatif) Dans le champ Nom, entrez un nom unique pour votre extension de table.
- Accédez à l’onglet Feuille pour commencer à explorer et à visualiser les données. Les résultats d’une extension de table fonctionnent comme n’importe quelle autre donnée de Tableau interrogée à partir d’un fichier plat ou d’une source relationnelle.
- Publiez le classeur pour le partager. Une extension analytique du type approprié doit être activée et configurée sur la destination de publication, Server ou Tableau Cloud.
Conseil de dépannage : les erreurs d’extensions analytiques seront signalées dans un message d’erreur Tableau en cas de problème d’exécution du script. Si votre extension de table rencontre une erreur, assurez-vous que tout le code et la mise en forme sont corrects et essayez d’utiliser le bouton circulaire Actualiser la source de données, à côté du bouton Enregistrer, ou cliquez à nouveau sur Appliquer.
Extensions de table vs extensions analytiques
Certains de ces produits ne sont pas liés, par contre les extensions de table et les extensions analytiques partagent plusieurs fonctionnalités. La fonctionnalité d’extensions de table s’appuie sur une connexion avec des extensions analytiques pour fonctionner. Examinons en détail chaque fonctionnalité.
Extensions de tableau de bord
Les Extensions de tableau de bord permettent d’ajouter des applications Web personnalisées aux tableaux de bord à l’aide du SDK d’extension de tableau de bord. Ce type d’extension n’est toutefois pas lié aux extensions de table.
Extensions de table
La fonctionnalité Extensions de table vous permet de créer une table dans une source de données pour envoyer des données et un script à votre extension analytique et renvoyer une table complète de forme arbitraire comme résultat. Les résultats renvoyés sont affichés sous forme de table dans le modèle de données sous l’onglet Source de données et sous forme de mesures et de dimensions dans le classeur.
Extensions analytiques
La fonctionnalité Extensions analytiques vous permet d’étendre les calculs dynamiques Tableau avec des langages de programmation tels que Python, des outils externes et des plates-formes externes. Après avoir créé une connexion à une extension analytique, vous pouvez communiquer avec votre serveur externe via des champs calculés appelés SCRIPT_X ou MODEL_EXTERNAL_X, où X est le type de données des valeurs de retour attendues. Pour plus d’informations, consultez Transmettre des expressions avec les extensions analytiques.