Explorar resultados de consulta em notebooks

É possível explorar os resultados da consulta do BigQuery usando os notebooks do Colab Enterprise no BigQuery.

Neste tutorial, você consulta dados de um conjunto de dados público do BigQuery e explora os resultados de consulta em um notebook.

Objetivos

  • Criar e executar uma consulta no BigQuery
  • Explorar resultados de consulta em um notebook.

Custos

Neste tutorial, usamos um conjunto de dados disponibilizado pelo programa de conjuntos de dados públicos do Google Cloud. O Google paga pelo armazenamento desses conjuntos de dados e oferece acesso público a eles. Você receberá cobranças pelas consultas realizadas nos dados. Para mais informações, acesse a página Preços do BigQuery.

Antes de começar

  1. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  2. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  3. Ative a BigQuery API.

    Ative a API

    O BigQuery é ativado automaticamente para novos projetos.

Ativar o BigQuery Studio

Siga as instruções em Ativar o BigQuery Studio para gerenciamento de recursos para salvar, compartilhar e gerenciar versões de recursos de código, como notebooks.

Permissões necessárias

Para criar e executar notebooks, você precisa dos seguintes papéis do Identity and Access Management (IAM):

Abrir resultados de consulta em um notebook

É possível executar uma consulta SQL e depois usar um notebook para explorar os dados. Essa abordagem é útil quando você quer modificar os dados no BigQuery antes de trabalhar com eles ou quando precisa apenas de um subconjunto dos campos na tabela.

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

    Acessar o BigQuery

  2. No campo Digite para pesquisar, insira bigquery-public-data.

    Se o projeto não aparecer, insira bigquery no campo de pesquisa e clique em Pesquisar para todos os projetos para associar a string de pesquisa aos conjuntos de projetos que já existem.

  3. Selecione bigquery-public-data > ml_datasets > pinguins.

  4. Na tabela pinguins, clique em Ver ações e, em seguida, clique em Consultar.

  5. Adicione um asterisco (*) para seleção de campo à consulta gerada, de modo que ela fique parecida com o exemplo a seguir:

    SELECT * FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins` LIMIT 1000;

  6. Clique em Executar.

  7. No painel Resultados de consulta, clique em Explorar dados e em Explorar com notebook Python.

Preparar o notebook para uso

Prepare o notebook para uso conectando-se a um ambiente de execução e definindo os valores padrão do aplicativo.

  1. No cabeçalho do notebook, clique em Conectar para se conectar ao ambiente de execução padrão.
  2. No bloco de código Setup, clique em Executar célula.

Explorar os dados

  1. Para carregar os dados dos pinguins em um BigQuery DataFrame e mostrar os resultados, clique em Executar célula no bloco de código na seção Conjunto de resultados carregado do job do BigQuery como um DataFrame.
  2. Para ver métricas descritivas dos dados, clique em Executar célula no bloco de código na seção Mostrar estatísticas descritivas usando describe().
  3. Opcional: use outras funções ou pacotes do Python para explorar e analisar os dados.

O exemplo de código a seguir mostra o uso de bigframes.pandas para analisar dados e o bigframes.ml para criar um modelo de regressão linear de pinguins em um DataFrame do BigQuery:

# Load data from BigQuery
query_or_table = "bigquery-public-data.ml_datasets.penguins"
bq_df = bpd.read_gbq(query_or_table)

# Inspect one of the columns (or series) of the DataFrame:
bq_df["body_mass_g"]

# Compute the mean of this series:
average_body_mass = bq_df["body_mass_g"].mean()
print(f"average_body_mass: {average_body_mass}")

# Find the heaviest species using the groupby operation to calculate the
# mean body_mass_g:
(
    bq_df["body_mass_g"]
    .groupby(by=bq_df["species"])
    .mean()
    .sort_values(ascending=False)
    .head(10)
)

# Create the Linear Regression model
from bigframes.ml.linear_model import LinearRegression

# Filter down to the data we want to analyze
adelie_data = bq_df[bq_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)

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

A maneira mais fácil de eliminar o faturamento é excluir o projeto do Google Cloud que você criou para o tutorial.

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página Gerenciar recursos.

    Acessar "Gerenciar recursos"

  2. Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir .
  3. Na caixa de diálogo, digite o ID do projeto e clique em Encerrar para excluí-lo.

A seguir