Aggiunta di dati da una connessione Planning Analytics

Per accedere ai dati tramite una connessione Planning Analytics, è necessario scrivere il proprio codice. È possibile utilizzare librerie open source disponibili come TM1Py, un pacchetto Python che integra l'API REST di Planning Analytics in una libreria. Una volta installata la libreria open source, potrai utilizzare le sue funzioni per collegarti al servizio Planning Analytics e accedere ai dati.

Il codice di esempio riportato di seguito mostra come leggere i dati da una connessione Planning Analytics e caricarli in dataframe all'interno di un notebook utilizzando la libreria open source TM1Py :

• Per ulteriori dettagli sulle funzioni disponibili, consultare il sito TM1Py.
• Vedi TM1Py - Guida introduttiva alla libreria.

Per aggiungere dati da una connessione Planning Analytics :

1. In una cella di codice del notebook, inizia installando la libreria TM1Py :

   # install TM1Py library
   !pip install TM1py
   

2. Fai clic sull'icona "Frammenti di codice " (), seleziona "Leggi dati" e poi scegli la connessione dal progetto.

3. Fai clic su una cella vuota del codice nel tuo notebook, seleziona l'opzione "Carica credenziali" e carica le credenziali nella cella. Utilizza le credenziali restituite nelle funzioni della libreria TM1Py per connetterti al servizio Planning Analytics.

4. Quindi, utilizza le funzioni della libreri TM1Py per collegarti al servizio Planning Analytics.

   • Se il servizio Planning Analytics utilizza l'autenticazione di base, è necessario specificare l' URL, il nome utente e la password:

     # 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)
     

   • Se l' Planning Analytics e utilizza l'autenticazione CAM, è necessario specificare l' URL, il nome utente, la password e lo spazio dei nomi:

     # 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)
     

   Suggerimento : imposta il ssl parametro su True se la connessione al servizio Planning Analytics è una connessione sicura HTTP.

5. Esistono diversi modi per utilizzare la libreria TM1Py con i dati di Planning Analytics. Il codice di esempio riportato di seguito illustra come leggere tutti i cubi per recuperare il nome del cubo contenente i dati che si desidera analizzare e come utilizzare le viste del cubo recuperato per sfogliare e modificare i dati.

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

6. Leggi le viste di un cubo specifico e stampa i nomi delle viste:

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

7. Carica i dati da una vista pubblica in un oggetto `pandas. DataFrame ` e visualizza le prime voci. Se desideri caricare i dati da una vista privata, devi impostare il private parametro su 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()