我需要从 tableau 将参数向量传递给 Rserve。具体来说，我在 R 中（在 Rserve 上）使用 IRR 计算，并且我想传递在我的表中作为列（而不是行/度量）的现金流向量。所以，我想在一个向量中收集所有这些 CF 并将其传递给 Rserve。一次传递一个会减慢 IO。
SCRIPT_REAL("r_func(c(.arg1, .arg2, .arg3))",sum(cf1), sum(cf2), sum(cf3))
cf1..cfn 是对应不同时期的现金流量。上面的代码在 cf 很少时运行良好，但在我很少时需要很长时间。此外，与远程 Rserve 通信时花费的时间不是计算，而是 IO。如果我有一个本地 Rserve，这个计算会在几秒钟内发生，而在远程，它需要一分钟以上。
另外，要指出的是 tableau / Rserve，一个接一个地设置参数，这需要时间。我的期望是，一旦我有了一个向量，它就只是 1 次传输和参数设置，因此这应该会加快速度
【问题讨论】：
标签： tableau-api rserve
了解 Tableau 如何与 R 或 Python 交互的第一步是了解 Tableau 的表格计算是如何工作的。
Tableau Script_XXX() 函数是表计算，这意味着您在聚合查询结果的vector 上调用它们，并且相应的 R 或 Python 代码需要返回一个 vector通常大小相同。 （我认为您可能能够返回一个标量或更小的向量，该向量会被复制以显示为与参数大小相同的向量——但不确定）
您可以控制数据如何划分为向量，以及向量中数据的顺序，方法是编辑表 calc 以指定 分区和寻址那个计算。
分区决定了如何将聚合查询结果分解为向量以进行计算。寻址决定了每个向量的元素是如何排序的。您可以根据表结构的物理布局来执行此操作，或者（更好地）根据特定维度来执行此操作。
请参阅Tableau on-line help for table calcs 了解更多信息，并查看来自 Tableau 或博客条目（尤其是来自任何名为 Bora 的人）的在线培训视频
测试您对这些概念的理解的一种方法是创建一个 Tableau 表格（即，带有标记类型的文本的可视化项），在行和列架子上具有多个维度。然后为 INDEX() 和 SIZE() 创建计算字段并将它们显示在文本上。最后，通过编辑这些表计算以不同的方式更改分区和寻址。尝试几种不同的排列。当您可以自信地预测这些函数会针对不同的设置产生什么结果时，您就可以执行更复杂的任务了 - 例如与 R 交谈。
尝试 FIRST()、LAST()、LOOKUP()、WINDOW_SUM() 等也很有启发性——最后深入研究 PREVIOUS_VALUE()。警告， PREVIOUS_VALUE() 有点奇怪，并且不像你想象的那样行事。尽管如此，它仍然是一种可以实现递归计算的有用技术，并且与 Tableau 所获得的 for 循环一样接近。
【讨论】：