Python中的星型模式

我目前有一个项目，我从Firebird数据库提取数据，并使用Knime执行ETL过程，然后将CSV文件导入PowerBI，在那里我创建表关系并制定度量。 我用Knime总结了几个表，进行了非规范化。 我想完全迁移到Python，我正在学习

我想知道如何在Python中处理关系建模，例如星型模式。 在PowerBI中，有一个专门讨论它的部分，我在其中建立关系，指出它们是单向的还是双向的

到目前为止，我能想到的唯一一件事是在熊猫中工作，在每一个需要的情况/功能中加入，但在我看来，必须有更好的方法

---

如果您能指出我应该学会面对这一点，我将不胜感激。

我想我可以回答您的问题，因为我已经更好地理解了您在Python中所做的工作。我的报告堆栈还涉及用于ETL操作的Python和用于前端的Power BI，因此，即使有其他我不知道的方法，我也是这样处理的

虽然我在PowerBI中为我使用的数据模型创建了实际的连接，但实际上我们不需要事先告诉Python任何事情。powerbi是声明性的。您可以通过指定需要的相关信息来构建可视化，Power BI将在后端执行所需的操作以获取该数据。但是，为了做到这一点，您需要提供一些最基本的信息。因此，您需要以您希望的方式将数据建模到Power BI

相比之下，Python是必不可少的。你不是在最后告诉它你想要什么，而是告诉它你想要它执行什么指令。这意味着您必须自己给出所有说明，并且需要了解数据模型

因此，简单的答案是，您不需要处理关系建模。更复杂和正确的答案是，您需要围绕逻辑数据模型规划ETL工具。逻辑数据模型实际上并不存在于一个物理空间中，就像Power BI存储您告诉它的内容那样。这基本上取决于您知道表应该如何关联，并确保其中存储的数据允许这些转换发生

在Python中连接表时，根据需要执行连接操作，使用适当的函数（即

merge（）

）结合您头脑中（或写下）的逻辑数据模型

我在这里包含的链接是一个开始研究/学习如何在更概念化的层面上思考数据建模的好地方，您需要：

---

您具体想用Python替换什么？您是否正在用它替换ETL流程，并将数据移动到可以将其拉入PowerBI的位置？或者你正在用Python替换一切，包括你的仪表盘？关于提取和转换的一切，我已经理解了我应该做什么，多亏了pandas的文档，但到目前为止我不理解的是我是否应该用Python以某种方式重新创建星型模式模型，或者这方面的方法是什么。如果我理解正确，您建议在ETL步骤和视图创建步骤中使用pandas，这样PowerBI只需读取平面文件而不必执行任何视图定义逻辑。这取决于具体情况。如果你知道你将需要什么“视图”，并且知道它们将是静态的，那么在我看来，完全在熊猫中处理它们是最好的选择。如果您需要将数据保存在单独的表中以处理各种视图，那么Power BI中的建模是可行的。但是，一般来说，第一种方法更适合我，因为它可以让你更精确地控制数据之间的关系，而不是让Power BI来处理。重要的一点是，你不应该像Power BI那样思考数据模型。这种方式仅仅是你头脑中/文档中/等等的逻辑数据模型的一个实例。这更像是一个想法，而不是需要始终在物理上完整地指定的东西。