BigQuery DataFrames を試す

このクイックスタートでは、BigQuery ノートブックで BigQuery DataFrames API を使用して、次の分析と機械学習（ML）タスクを行います。

• bigquery-public-data.ml_datasets.penguins 一般公開データセット上に DataFrame を作成します。
• ペンギンの平均体重を計算します。
• 線形回帰モデルを作成する。
• トレーニング データとして使用するペンギンデータのサブセット上で DataFrame を作成する。
• トレーニング データをクリーンアップする。
• モデル パラメータを設定する。
• モデルを適合する。
• モデルのスコア付けを行う。

始める前に

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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. BigQuery API が有効になっていることを確認します。

   API の有効化

   新しいプロジェクトを作成している場合は、BigQuery API が自動的に有効になっています。

必要な権限

ノートブックを作成して実行するには、次の Identity and Access Management（IAM）ロールが必要です。

• BigQuery ユーザー（roles/bigquery.user）
• ノートブック ランタイム ユーザー（roles/aiplatform.notebookRuntimeUser）
• コード作成者（roles/dataform.codeCreator）

ノートブックを作成する

BigQuery エディタからノートブックを作成するの手順に沿って、新しいノートブックを作成します。

BigQuery DataFrames を試す

次の手順で BigQuery DataFrame をお試しください。

1. ノートブックに新しいコードセルを作成します。

2. 次のコードをコピーして、コードセルに貼り付けます。

   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. bpd.options.bigquery.project = your_gcp_project_id 行を変更してプロジェクトを指定します（例: bpd.options.bigquery.project = "myproject"）。

4. コードセルを実行します。

   コードセルは、データセット内のペンギンの平均体重とモデルの評価指標を返します。

クリーンアップ

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
• カスタム プロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタム プロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

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.

次のステップ

BigQuery DataFrames ノートブック スタートガイドを試してみる。