M+R

很早以前分享过R结合PQ的应用，总感觉不过瘾，大家想尝试的，首先可以参考官方相关文档进行相关配置：
在 Power BI Desktop 中运行 R 脚本 - Power BI | Microsoft Docs https://docs.microsoft.com/zh-cn/power-bi/desktop-r-scripts
R语言作为统计学中的重型武器与我们的数据清洗有着莫大关联，另外R的可视化往往也让我欣喜，所以它是本人学习M语言绕不过去的一个扩展。。。
有人曾经将R的引入比喻为在PowerBI中安装了一把瑞士军刀。
R.Execute() the Swiss Army knife of Power Query | Query Power ? https://querypower.com/2017/03/11/r-execute-the-swiss-army-knife-of-power-query/
提几个点：
1.在PowerBI中使用R语言脚本，函数为R.Execute
该函数有两个参数，第一参数为脚本字符串，第二参数为交互传递的记录参数（对于Python.Execute差不多）；
2.与Python.Execute类似，R脚本的数据在M环境中的输出需要依靠dataframe结构展现；
3.作为脚本语言当然可以进行其它对象的操作；
4.变量的交互传递，可以使用字符串重组为脚本字符串的方式调用M环境中的变量，或者依靠第二参数传递，注意第二参数记录中需要传递表变量。
5.和python类似那么多扩展包，你尽管用啊，掉头发我一概不负责。。。。。。
对比python，以前我用pip安装包方式、现在R直接install.packages('包名字')，选择相应镜像连接会自动下载，当我们关闭R后下次使用不必再次下载包，直接用library加载使用即可。
使用时直接library(包名字)，进行加载就可以使用包内封装好的函数了（不要单引号）。
R中定义的方式（不是用等号）：名称<-表达式
注意严格区分大小写

说明：本人win7的64位系统，安装的64位R版本为3.5.1，同时本人安装了Rtools和RStudio(我要调用C++)。

我没有默认将R安装在C盘，而是放在F盘的R文件夹下（默认路径有空格调用Rcpp包时报错）

首先本人在F盘中写入如下fibcpp.cpp文件（C++里面自定义一个生成斐波那契数列数据的函数）

然后在PowerBI中使用R脚本方式生成数据


可能你的会提示找不到Rcpp包，没错和Python类似你得先安装
在R中输入如下代码
install.packages('Rcpp')
按照弹出窗口选择一个安装源路径就好（我就选了第一个）
装好后关闭R，再回到这里刷新应该就没问题了。
注意和Python类似需要将R添加到系统环境变量中去。。。
我们可以将做好的自定义函数放到本地脚本文件中，利用函数source("filename")方式读取脚本文件从而使用相关自定义函数。
不好意思第一个就上了M+R+C++

下面回过头来讲基础
数据框（Data frame）数据框可以由函数read.table()、read.csv()读取一个文本文件，返回的也是一个Data Frame对象。读取数据库也是返回Data Frame对象；这里也可以用函数data.frame来创建。数据框中的向量必须有相同的长度，如果其中有一个比其它的短，它将“循环”整数次（以使得其长度与其它向量相同）：

> x <- 1:4; n <- 10; M <- c(10, 35)
> data.frame(x, n)
x n
1 1 10
2 2 10
3 3 10
4 4 10
> data.frame(x, M)
x M
1 1 10
2 2 35
3 3 10
4 4 35

数据框可以用data.frame()函数生成，如果一个列表的各个成分满足数据框成分的要求，它可以用as.data.frame()函数强制转换为数据框。

数据框的基本操作：

访问元素
与Matrix一样，使用[行索引,列索引]的格式可以访问具体的元素。
比如访问第一行:df[1,]
访问第二列：df[,2]
访问前两列：df[1:2]或者df[c("列1","列2”)]
如果是只访问某一列，返回的是Vector类型的可以使用：df[[2]]、df[[“第2列”]]、df$第2列

修改数据类型
df$列<-as.character(df$列)
df$列<-as.as.Date(df$列)

筛选
df[which(df$列1=="值"),]
df[which(df$列1=="F值"),"列2”]
subset(df,列1=="值" & 列2<数值 ,select=c("返回列a","返回列b"))

sql操作数据框：

library(sqldf)
result<-sqldf("select 字段1,字段2 from 表 where 筛选条件设置")

连接与合并
merge(df1,df2,by.x="df1关键字",by.y="df2关键字")
merge(df1,df2,by="关键字")
rbind(df1,df2)

列的命名
colnames(df)=c('列1','列2','列3')

添加自定义列、行
df$新列=列1/列2

y<-1:4
df2<- cbind(df1[,1:2],y,df1[,3:ncol(df1)])

row<- c(1, 1, 1)
df2 <- rbind(df1[1:5,], row, df1[6:nrow(df1), ])

数据框的排序
df[order(df$列1, -df$列2),]

分类汇总

循环

x <- c(1,1)
for (i in 3:30) {
    x[i] <- x[i-1]+x[i-2]
}

x <- c(1,1)
i <- 3
while (i <= 30) {
    x[i] <- x[i-1]+x[i-2]
    i <- i +1
}

for(i in seq(from=1,to=100,by=1)) x=x+i
x

x <- foreach(i=1:5) %do% i^2
x

> gcd <- function(a,b) {
+ if (b == 0) return(a)
+ else return(gcd(b, a %% b))
+ }

条件分支语句

if (条件判断){
    输出真条件返回值
} else {
    输出假条件结果返回值
}

自定义函数

fx <- function(参数集定义){
statements
return(返回对象)
}

其实你都不用看那些乱七八糟的，有想法就问百度吧，相信你的基础问题都已经有答案了。

读取大数据集，可以先查看前面几行的数据情况进行选择加载

read.table('f:\\test2.csv',nrows=5,sep=',')

那么面对千万行数据的读取(仅读取第一和第三列)：

a<-read.table('f:\\test2.csv',nrows=5,sep=',')
typed<-sapply(a,class)
typed[c(-1,-3)]<-rep('NULL',length(typed)-2)
data<-read.table('f:\\test2.csv',sep=',',colClasses=typed)

rio包

library(rio)
a<-import('f:\\test2.csv')
library(rio)
a<-import('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\excel.xlsx')
library(rio)
a<-import('C:/Users/Administrator/Desktop/压缩包内容.zip')
#还能读取JSON文件及数据类型转换
library(rio)
library(xml2)
a<-import('C:/Users/Administrator/Desktop/压缩包内容.zip')
export(a,'f:\\a.html')

关于R相关操作可以参考张丹的介绍：
https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/81741192
R语言中的apply函数族：http://blog.fens.me/r-apply/
回到数据框，有个包也是不得不看：
R之data.table速查手册 - Little_Rookie - 博客园 http://www.cnblogs.com/nxld/p/6059570.html





























最后我吐槽以下百度迁徙图，费尽千辛万苦实现的过程：
首先安装devtools包并加载；然后采用本地安装Remap；
GitHub - Lchiffon/REmap: create a map by R https://github.com/lchiffon/REmap


下载REmap-master并解压，打开里面的REmap.Rproj文件；
在Rstudio中进行如下操作

有可能会提示你的附属包对当前Remap包不合适，需要安装。
本人当初提示XML和rjson两个包有问题，install.packages('分别安装这两个包')
装好后再次Install and Restart操作

library(devtools)
library(REmap)
a<-data.frame(起点=c('佛山','佛山','佛山'),终点=c('长沙','无锡','北京'))
地图<-remap(mapdata = a,title ='百度迁徙图',subtitle = '佛山数据',theme = get_theme(theme = 'Dark'))
plot(地图)

提示:请使用Chrome或者Firefox来作为默认浏览器


说明：在R或RStudio中会单独输出一个html临时文件显示动态地图，但是在PowerBI中无法找到临时文件，我猜想可能是调用百度API时间问题，不够生成地图时间......

主题设置参考如下：

关于可视化图表，可以看下echarts图标库
recharts: 百度ECharts 2的R语言接口 http://madlogos.github.io/recharts/index_cn.html#-en
但是最新版的R貌似没有合适的recharts安装包版本......
用R语言绘制动态地图，代码奉上!（REmap包详解） - 小游老师 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u013524655/article/details/72812181
听说JAVA也保不住了

道高一尺 魔高一丈
https://pbihub.cn/users/44