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.
Remarque : une extension de table est actualisée 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
- Un 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.
- Ouvrez une source de données ou créez-en une.
- Sous Connexions, choisissez Nouvelle extension de table.
- Faites glisser la feuille 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 :{‘column_name’: [1,2,3], ‘column_name_2’: [3,4,5]
- Données d’entrée Python : les données d’entrée peuvent être converties en un data.frame Panda à l’aide du script suivant :
import pandas as pddf = (pd.DataFrame(_arg1))
- Données d’entrée RServe : les données d’entrée sont définies comme
variable.arg1
et le type de données est une liste nommée de listes. - Données d’entrée SQL personnalisées : 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.
Remarque : si un paramètre est utilisé dans une extension de table, ce paramètre ne peut pas être supprimé tant qu’il n’est pas supprimé de l’extension. La suppression d’un paramètre appelé en extension de table peut déclencher une erreur fatale.
- Données d’entrée Python : les données d’entrée peuvent être converties en un data.frame Panda à l’aide du script suivant :
- Sous Scénario, entrez votre script ou appel de fonction. Le script doit renvoyer un dictionnaire ou une liste de listes, par exemple un objet JSON. Un script pour RServe doit renvoyer un data.frame ou une liste de listes nommées. Un script pour Python doit renvoyer un dictionnaire.
- Exemple Python : utilisez la commande de retour explicite suivante :
return df.to_dict(orient='list')
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.
- Exemple Python : utilisez la commande de retour explicite suivante :
- 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.
- Dans la grille de données sous Sortie Table, choisissez Mettre à jour maintenant. Les résultats apparaissent dans l’onglet Table de sortie.
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.
- Publiez le classeur pour le partager. Une extension analytique du type approprié doit être activée et configurée sur la destination de publication.
Conseil de dépannage : si votre extension de table rencontre une erreur, assurez-vous d’abord que tout le code et le formatage sont corrects. Essayez ensuite d’utiliser le bouton circulaire Actualiser la source de données dans la barre d’outils ou cliquez à nouveau sur Appliquer.
Comparer les types d’extensions
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.
Extensions de table
Les extensions de table vous permettent 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 comme résultat. Les résultats renvoyés sont affichés sous forme de table dans le modèle 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 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.