BigQuery DataFrames testen

In dieser Kurzanleitung werden die folgenden Analyse- und ML-Aufgaben mit der BigQuery DataFrames API in einem BigQuery-Notebook ausgeführt:

• DataFrame für das öffentliche Dataset bigquery-public-data.ml_datasets.penguins erstellen
• Durchschnittliche Körpermasse eines Pinguins berechnen
• Erstellen Sie ein lineares Regressionsmodell.
• DataFrame für eine Teilmenge der Pinguindaten erstellen, die als Trainingsdaten verwendet werden sollen
• Trainingsdaten bereinigen
• Modellparameter festlegen
• Modell anpassen
• Bewerten Sie das Modell.

Vorbereitung

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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4. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

5. Die BigQuery API muss aktiviert sein.

   API aktivieren

   Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, wird die BigQuery API automatisch aktiviert.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Erstellen und Ausführen von Notebooks benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen (Identity and Access Management):

• BigQuery-Nutzer (roles/bigquery.user)
• Notebook Runtime-Nutzer (roles/aiplatform.notebookRuntimeUser)
• Code Creator (roles/dataform.codeCreator)

Notebook erstellen

Folgen Sie der Anleitung unter Notebook mit dem BigQuery-Editor erstellen, um ein neues Notebook zu erstellen.

BigQuery DataFrames testen

So testen Sie BigQuery DataFrames:

1. Erstellen Sie im Notebook eine neue Codezelle.

2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in die Codezelle ein:

   import bigframes.pandas as bpd
   
   # Set BigQuery DataFrames options
   bpd.options.bigquery.project = your_gcp_project_id
   bpd.options.bigquery.location = "us"
   
   # Create a DataFrame from a BigQuery table
   query_or_table = "bigquery-public-data.ml_datasets.penguins"
   df = bpd.read_gbq(query_or_table)
   
   # Use the DataFrame just as you would a pandas DataFrame, but calculations
   # happen in the BigQuery query engine instead of the local system.
   average_body_mass = df["body_mass_g"].mean()
   print(f"average_body_mass: {average_body_mass}")
   
   # Create the Linear Regression model
   from bigframes.ml.linear_model import LinearRegression
   
   # Filter down to the data we want to analyze
   adelie_data = df[df.species == "Adelie Penguin (Pygoscelis adeliae)"]
   
   # Drop the columns we don't care about
   adelie_data = adelie_data.drop(columns=["species"])
   
   # Drop rows with nulls to get our training data
   training_data = adelie_data.dropna()
   
   # Pick feature columns and label column
   X = training_data[
       [
           "island",
           "culmen_length_mm",
           "culmen_depth_mm",
           "flipper_length_mm",
           "sex",
       ]
   ]
   y = training_data[["body_mass_g"]]
   
   model = LinearRegression(fit_intercept=False)
   model.fit(X, y)
   model.score(X, y)
   

3. Ändern Sie die Zeile bpd.options.bigquery.project = your_gcp_project_id, um Ihr Projekt anzugeben, z. B. in bpd.options.bigquery.project = "myproject".

4. Führen Sie die Codezelle aus.

   Die Codezelle gibt die durchschnittliche Textmasse der Pinguine im Dataset und dann die Bewertungsmesswerte für das Modell zurück.

Bereinigen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Nächste Schritte

Notebook "Erste Schritte mit BigQuery DataFrames" testen