チュートリアル: R を利用した Power BI ビジュアルを作成する

開発者は、独自の Power BI ビジュアルを作成できます。これらのビジュアルは、ユーザー、組織、またはサードパーティが使用できます。

この記事は、Power BI 用の R を利用したビジュアルを作成するためのステップバイステップガイドです。

このチュートリアルでは、以下の内容を学習します。

R を利用したビジュアルを作成する
Power BI Desktop で R スクリプトを編集する
ビジュアルの依存関係ファイルにライブラリを追加する
静的プロパティを追加する

[前提条件]

Power BI Pro アカウント。開始する前に、無料試用版にサインアップしてください。
R エンジン。 Microsoft R Open のダウンロードページや CRAN リポジトリなど、多くの場所から 1 つを無料でダウンロードできます。詳細については、「R を使用して Power BI ビジュアルを作成する」を参照してください。
Power BI Desktop。
Windows ユーザーの場合は Windows PowerShell バージョン 4 以降、OSX ユーザーの場合はターミナル。

概要

ビジュアル用のサンプルデータを準備します。これらの値を Excel データベースまたは .csv ファイルに保存し、 Power BI Desktop にインポートできます。

月番号合計ユニット数

1 2303

2 2319

3 1732

4 1615

5 1427

6 2253

7 1147

八 1515

9 2516

10 3131

11 3170

12 2762
ビジュアルを作成するには、 PowerShell または ターミナルを開き、次のコマンドを実行します。
```
pbiviz new rVisualSample -t rvisual
```
このコマンドは、 rVisualSample ビジュアル用の新しいフォルダーを作成します。この構造は、 rvisual テンプレートに基づいています。ビジュアルのルートフォルダーに script.r という名前のファイルが作成されます。このファイルには、ビジュアルのレンダリング時にイメージを生成するために実行される R スクリプトが保持されます。 Power BI Desktop で R スクリプトを作成できます。
新しく作成した rVisualSample ディレクトリから、次のコマンドを実行します。
```
pbiviz start
```
Power BI Desktop で、R スクリプトビジュアルを選択します。
Values の開発者ビジュアルにデータを割り当てるには、MonthNo と Total units をドラッグします。
[合計ユニット数] の集計の種類を [集計しない] に設定します。
Power BI Desktop の R スクリプトエディターで、次のように入力します。
```
plot(dataset)
```
このコマンドは、セマンティックモデルの値を入力として使用して散布図を作成します。
[ スクリプトの実行 ] アイコンを選択して結果を表示します。

月番号	合計ユニット数
1	2303
2	2319
3	1732
4	1615
5	1427
6	2253
7	1147
八	1515
9	2516
10	3131
11	3170
12	2762

R スクリプトを編集する

R スクリプトは、他の種類のビジュアルを作成するように変更できます。次に折れ線グラフを作成しましょう。

次の R コードを R スクリプトエディターに貼り付けます。

x <- dataset[,1] # get the first column from semantic model
y <- dataset[,2] # get the second column from semantic model

columnNames = colnames(dataset) # get column names

plot(x, y, type="n", xlab=columnNames[1], ylab=columnNames[2]) # draw empty plot with axis and labels only
lines(x, y, col="green") # draw line plot

[ スクリプトの実行 ] アイコンを選択して結果を表示します。
R スクリプトの準備ができたら、ビジュアルプロジェクトのルートディレクトリにある script.r ファイルにコピーします。

capabilities.json ファイルで、dataRoles: nameをデータセットに変更し、dataViewMappings入力をデータセットに設定します。

{
  "dataRoles": [
    {
      "displayName": "Values",
      "kind": "GroupingOrMeasure",
      "name": "dataset"
    }
  ],
  "dataViewMappings": [
    {
      "scriptResult": {
        "dataInput": {
          "table": {
            "rows": {
              "select": [
                {
                  "for": {
                    "in": "dataset"
                  }
                }
              ],
              "dataReductionAlgorithm": {
                "top": {}
              }
            }
          }
        },
        ...
      }
    }
  ],
}

src/visual.ts ファイル内のイメージのサイズ変更をサポートする次のコードを追加します。

  public onResizing(finalViewport: IViewport): void {
      this.imageDiv.style.height = finalViewport.height + "px";
      this.imageDiv.style.width = finalViewport.width + "px";
      this.imageElement.style.height = finalViewport.height + "px";
      this.imageElement.style.width = finalViewport.width + "px";
  }

ビジュアルパッケージにライブラリを追加する

corrplot パッケージは、相関行列のグラフィカルな表示を作成します。 corrplotの詳細については、「corrplot パッケージの概要」を参照してください。

corrplot ライブラリの依存関係をdependencies.json ファイルに追加します。ファイルの内容の例を次に示します。

{
  "cranPackages": [
    {
      "name": "corrplot",
      "displayName": "corrplot",
      "url": "https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/"
    }
  ]
}

これで、 script.r ファイルで corrplot パッケージの使用を開始できます。
```
library(corrplot)
corr <- cor(dataset)
corrplot(corr, method="circle", order = "hclust")
```
corrplot パッケージを使用した結果は、次の例のようになります。

プロパティウィンドウに静的プロパティを追加する

基本的な corrplot ビジュアルが作成されたので、ユーザーが外観をビジュアルに変更できるようにするプロパティウィンドウにプロパティを追加しましょう。

method引数を使用して、データポイントの形状を構成します。既定のスクリプトでは円が使用されます。ビジュアルを変更して、ユーザーが複数のオプションから選択できるようにします。

capabilities.jsonファイルでobjectと呼ばれるを定義し、次のプロパティを指定します。

"settings": {
  "properties": {
    "method": {
      "type": {
        "enumeration": [
          { "value": "circle" },
          { "value": "square" },
          { "value": "ellipse" },
          { "value": "number" },
          { "value": "shade" },
          { "value": "color" },
          { "value": "pie" }
        ]
      }
    }
  }
}

src/settings.ts ファイルを開きます。次のコードボックスに示すように、パブリックプロパティVisualCardSettings、method、name、displayNameを含むslices クラスを作成します。

import ItemDropdown = formattingSettings.ItemDropdown;

const methodOptions = [
    {
        displayName: "Circle",
        value: "circle"
    },
    {
        displayName: "Square",
        value: "square"
    },
    {
        displayName: "Ellipse",
        value: "ellipse"
    },
    {
        displayName: "Number",
        value: "number"
    },
    {
        displayName: "Shade",
        value: "shade"
    },
    {
        displayName: "Color",
        value: "color"
    },
    {
        displayName: "Pie",
        value: "pie"
    }
]

class VisualCardSettings extends FormattingSettingsCard {
    method: FormattingSettingsSlice = new ItemDropdown({
        name: "method",
        displayName: "Method",
        items: methodOptions,
        value: methodOptions[0]
    });

    name: string = "settings";
    displayName: string = "Settings";
    slices: Array<FormattingSettingsSlice> = [this.method];
}

これらの手順の後で、ビジュアルのプロパティを変更できます。

R ビジュアル設定のスクリーンショット。

最後に、R スクリプトには既定のプロパティが必要です。ユーザーがプロパティ値 (この場合は図形の設定) を変更しない場合、ビジュアルはこの値を使用します。

プロパティの R ランタイム変数の場合、名前付け規則は<objectname>_<propertyname>settings_method。

次の R スクリプトを実行します。

library(corrplot)
corr <- cor(dataset)

if (!exists("settings_method"))
{
    settings_method = "circle";
}

corrplot(corr, method=settings_method, order = "hclust")

ビジュアルをパッケージ化してインポートする

これで、ビジュアルをパッケージ化し、任意の Power BI レポートにインポートできます。

displayName、supportUrl、description、作成者のnameとemail、およびpbivis.json ファイル内のその他の重要な情報を入力します。
視覚化ウィンドウでビジュアルのアイコンを変更する場合は、assets フォルダー内の icon.png ファイルを置き換えます。
ビジュアル実行のルートディレクトリから:
```
pbiviz package
```
ビジュアルのパッケージ化の詳細については、「カスタムビジュアルのパッケージ化」を参照してください。
ビジュアルの pbiviz ファイルを任意の Power BI レポートにインポートします。これを行う方法については、「ローカルコンピューターから Power BI にビジュアルファイルをインポートする」を参照してください。
最終的なビジュアルは次の例のようになります。

値が変更された R ビジュアル設定のスクリーンショット。

フィードバック

このページはお役に立ちましたか?

Last updated on 2025-12-15

次の方法で共有

チュートリアル: R を利用した Power BI ビジュアルを作成する

[前提条件]

概要

R スクリプトを編集する

ビジュアル パッケージにライブラリを追加する

プロパティ ウィンドウに静的プロパティを追加する

ビジュアルをパッケージ化してインポートする

関連コンテンツ

フィードバック

その他のリソース

ビジュアルパッケージにライブラリを追加する

プロパティウィンドウに静的プロパティを追加する