Adición de datos desde una conexión de Planning Analytics

Para acceder a los datos de una conexión de tipo « Planning Analytics », debes escribir tu propio código. Puedes utilizar bibliotecas de código abierto disponibles, como TM1Py, un paquete de Python que integra la API REST de Planning Analytics en una biblioteca. Una vez instalada la biblioteca de código abierto, puedes utilizar sus funciones para conectarte al servicio Planning Analytics y acceder a los datos.

El siguiente código de ejemplo muestra cómo leer datos de una conexión de Planning Analytics y cargarlos en marcos de datos (dataframes) en un cuaderno utilizando la biblioteca de código abierto TM1Py :

• Consulte TM1Py para obtener detalles sobre las funciones disponibles.
• Consulte TM1Py-Ayuda para empezar a utilizar la biblioteca.

Para añadir datos desde una conexión de Planning Analytics :

1. En una celda de código de cuaderno, empiece instalando la biblioteca TM1Py:

   # install TM1Py library
   !pip install TM1py
   

2. Haz clic en el icono de fragmentos de código (), haz clic en «Leer datos» y, a continuación, selecciona la conexión del proyecto.

3. Haz clic en una celda de código vacía de tu cuaderno, selecciona la opción «Cargar credenciales» y, a continuación, carga las credenciales en la celda. Utiliza las credenciales obtenidas en las funciones de la biblioteca TM1Py para conectarte al servicio Planning Analytics.

4. A continuación, utiliza las funciones de la biblioteca ` TM1Py ` para conectarte al servicio ` Planning Analytics `.

   • Si el servicio Planning Analytics utiliza autenticación básica, debes especificar la dirección URL, el nombre de usuario y la contraseña:

     # Connect to your Planning Analytics service
     # The base URL is the TM1 API endpoint excluding the /api/v1 suffix
     from TM1py.Services import TM1Service
     tm1 = TM1Service(base_url='http://<server.company.com:port>', user='<username>', password='<password>', ssl=False)
     

   • Si el servidor de gestión de dispositivos ( Planning Analytics ) utiliza autenticación CAM, debes especificar el servidor de gestión de dispositivos ( URL ), el nombre de usuario, la contraseña y el espacio de nombres:

     # Connect to your Planning Analytics service
     # The base URL is the TM1 API endpoint excluding the /api/v1 suffix
     from TM1py.Services import TM1Service
     tm1 = TM1Service(base_url='http://<server.company.com:port>', user='<username>', password='<password>', namespace='<namespace>', ssl=False)
     

   Sugerencia: establezca el parámetro ssl en True si la conexión al servicio de Planning Analytics es una conexión HTTP segura.

5. Existen distintas formas de utilizar la biblioteca TM1Py con los datos de Planning Analytics. El código de ejemplo siguiente muestra cómo leer todos los cubos para recuperar el nombre del cubo con los datos que desea analizar, y utilizar las vistas del cubo recuperado para examinar y modificar los datos.

   # Read all cubes and print cube names
   tm1.cubes.get_all_names()
   

6. Lea las vistas de un cubo específico e imprima los nombres de las vistas:

   # Read all views for one cube and print the view names
   tm1.cubes.views.get_all_names(cube_name="<cube-name>")
   

7. Cargue los datos desde una vista pública a un pandas DataFrame e imprima las primeras entradas. Si desea cargar los datos desde una vista privada, debe establecer el parámetro private en True.

   # Read a dataframe from a public view and print the entries:
   df_1 = tm1.cubes.cells.execute_view_dataframe(cube_name="<cube-name>", view_name="<view-name>", private=False)
   df_1.head()