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Consulta de Power BI R increíblemente lenta, cuando no debería ser, ¿alguna sugerencia?

He luchado durante las últimas semanas para actualizar un informe dentro de PowerBI que usa R como fuente.

Esta mañana fui tan lejos como para exportar todos los marcos de fecha como archivos rds a una carpeta en mi escritorio y luego crear un script simple para leer en los archivos RDS. El código está aquí:


setwd("C:/Users/david.1.robinson/Desktop/Export")

Casualty_Claims <- readRDS(archivo á "Casualty_Claims.rds")
Combinado <- readRDS(archivo á "Combined.rds")
Finance_Transactions <- readRDS(archivo á "Finance_Transactions.rds")
Predict_Final <- readRDS(archivo á "Predict_Final.rds")
Property_Claims <- readRDS(archivo á "Property_Claims.rds")
Profecía <- readRDS(archivo á "Profecía.rds")
Estratismo <- readRDS(archivo ? "Tiering.rds")

El tamaño total de archivo de todos estos archivos es de sólo 129 MB. Si ejecuto este código en R Studio, solo toma 6 segundos traer los datos.

Con Power BI tarda 17 minutos. ¿Debería ser imposible que Power BI sea tan ineficiente? ¿Existe de todos modos para acelerar Power BI con respecto a R?

2 REPLIES 2
Administrator
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Hola, @Saarek

No estoy familiarizado con R. Estas son algunas consideraciones y limitaciones al usar R en Power BI Desktop a las que puede hacer referencia.

Para ejecutar el script en Power BI Desktop, asegúrese de que el script se ejecuta correctamente en un área de trabajo nueva y sin modificar. Este requisito previo significa que todos los paquetes y dependencias deben cargarse y ejecutarse explícitamente. Puede utilizar source() para ejecutar scripts dependientes.

Al preparar y ejecutar un script de R en Power BI Desktop, existen algunas limitaciones:

  • Dado que solo se importan marcos de datos, recuerde representar los datos que desea importar a Power BI en un marco de datos.
  • Las columnas escritas como Complejo y Vector no se importan y se reemplazan por valores de error en la tabla creada.
  • Valores que N/A se traducen NULL en valores en Power BI Desktop.
  • Si un script de R dura más de 30 minutos, se agota el tiempo de espera.
  • Las llamadas interactivas en el script de R, como la espera de la entrada del usuario, detiene la ejecución del script.
  • Al establecer el directorio de trabajo dentro del script de R, debe definir una ruta de acceso completa al directorio de trabajo, en lugar de una ruta de acceso relativa.

Saludos

Allan

Si este post ayuda, entonces considera Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.

Hola,

Appolgies por mi respuesta retrasada. He hablado con colegas que se han metido en el mismo tema. Para R Code Power BI básico lo hace bien, pero al intentar generar el conjunto de datos a través de R en Power BI, simplemente se ejecuta a un ritmo de caracoles.

Ahora ejecuto mi código de R en Rstuido, salida a archivo csv.

Originalmente esperaba que otros pudieran tocar la actualización en Power BI y hacer el trabajo, pero no debe ser así.

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