Comparação com pandas-gbq

A biblioteca pandas-gbq fornece uma interface simples para executar consultas e fazer upload dos DataFrames do Pandas para o BigQuery. É um wrapper fino da biblioteca de cliente do BigQuery, google-cloud-bigquery. O foco dessas duas bibliotecas é ajudar você a realizar análises de dados usando SQL. Veja neste tópico amostras de código comparando google-cloud-bigquery e pandas-gbq.

As principais diferenças no nível de funcionalidade e de suporte entre as duas bibliotecas incluem:

pandas-gbq google-cloud-bigquery
Suporte Biblioteca de código aberto mantida pelo PyData e por colaboradores voluntários Biblioteca de código aberto mantida pelo Google
Funcionalidade da API do BigQuery coberta Execute consultas e salve dados de DataFrames pandas em tabelas Funcionalidade completa da API do BigQuery, com suporte extra para ler/gravar DataFrames do pandas e um comando mágico do Jupyter para executar consultas
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Instalar as bibliotecas

Para usar os exemplos de código deste guia, instale o pacote pandas-gbq e as bibliotecas de cliente Python do BigQuery.

PIP

Instale os pacotes pandas-gbq e google-cloud-bigquery.

pip install --upgrade pandas-gbq 'google-cloud-bigquery[bqstorage,pandas]'

Conda

Instale os pacotes Conda do pandas-gbq e do google-cloud-bigquery usando o canal conda-forge gerenciado pela comunidade.

conda install -c conda-forge pandas-gbq google-cloud-bigquery

Executar consultas

Ambas as bibliotecas são compatíveis com a consulta de dados armazenados no BigQuery. As principais diferenças entre as bibliotecas incluem:

pandas-gbq google-cloud-bigquery
Sintaxe SQL padrão GoogleSQL (configurável com pandas_gbq.context.dialect) GoogleSQL
Configurações de consulta Enviado como dicionário no formato especificado na referência REST do BigQuery. Use a classe QueryJobConfig, que contém propriedades para as várias opções de configuração da API.

Consultar dados com a sintaxe GoogleSQL

Na amostra a seguir, mostramos como executar uma consulta do GoogleSQL com e sem a especificação explícita de um projeto. Em ambas as bibliotecas, se um projeto não for especificado, ele será determinado a partir das credenciais padrão.

pandas-gbq: 

import pandas

sql = """
    SELECT name
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100
"""

# Run a Standard SQL query using the environment's default project
df = pandas.read_gbq(sql, dialect="standard")

# Run a Standard SQL query with the project set explicitly
project_id = "your-project-id"
df = pandas.read_gbq(sql, project_id=project_id, dialect="standard")

google-cloud-bigquery: 

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
sql = """
    SELECT name
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100
"""

# Run a Standard SQL query using the environment's default project
df = client.query(sql).to_dataframe()

# Run a Standard SQL query with the project set explicitly
project_id = "your-project-id"
df = client.query(sql, project=project_id).to_dataframe()

Como consultar dados com a sintaxe SQL legada

No exemplo a seguir, mostramos como executar uma consulta usando a sintaxe SQL legada. Consulte o guia de migração do GoogleSQL para ver orientações sobre como atualizar suas consultas para o GoogleSQL.

pandas-gbq: 

import pandas

sql = """
    SELECT name
    FROM [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100
"""

df = pandas.read_gbq(sql, dialect="legacy")

google-cloud-bigquery: 

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
sql = """
    SELECT name
    FROM [bigquery-public-data:usa_names.usa_1910_current]
    WHERE state = 'TX'
    LIMIT 100
"""
query_config = bigquery.QueryJobConfig(use_legacy_sql=True)

df = client.query(sql, job_config=query_config).to_dataframe()

Como usar a API BigQuery Storage para fazer o download de resultados grandes

Use a API BigQuery Storage para acelerar downloads de resultados pesados de 15 a 31 vezes.

pandas-gbq: 

import pandas

sql = "SELECT * FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2012`"

# Use the BigQuery Storage API to download results more quickly.
df = pandas.read_gbq(sql, dialect="standard", use_bqstorage_api=True)

google-cloud-bigquery: 

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
sql = "SELECT * FROM `bigquery-public-data.irs_990.irs_990_2012`"

# The client library uses the BigQuery Storage API to download results to a
# pandas dataframe if the API is enabled on the project, the
# `google-cloud-bigquery-storage` package is installed, and the `pyarrow`
# package is installed.
df = client.query(sql).to_dataframe()

Como executar uma consulta com uma configuração

O envio de uma configuração com uma solicitação da API do BigQuery é necessário para executar determinadas operações complexas, como executar uma consulta parametrizada ou especificar uma tabela de destino para armazenar os resultados da consulta. No pandas-gbq, a configuração precisa ser enviada como um dicionário no formato especificado na referência REST do BigQuery. No google-cloud-bigquery, são fornecidas classes de configuração de jobs, como QueryJobConfig, que contêm as propriedades necessárias para configurar jobs complexos.

A amostra a seguir mostra como executar uma consulta com parâmetros nomeados.

pandas-gbq: 

import pandas

sql = """
    SELECT name
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE state = @state
    LIMIT @limit
"""
query_config = {
    "query": {
        "parameterMode": "NAMED",
        "queryParameters": [
            {
                "name": "state",
                "parameterType": {"type": "STRING"},
                "parameterValue": {"value": "TX"},
            },
            {
                "name": "limit",
                "parameterType": {"type": "INTEGER"},
                "parameterValue": {"value": 100},
            },
        ],
    }
}

df = pandas.read_gbq(sql, configuration=query_config)

google-cloud-bigquery: 

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
sql = """
    SELECT name
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`
    WHERE state = @state
    LIMIT @limit
"""
query_config = bigquery.QueryJobConfig(
    query_parameters=[
        bigquery.ScalarQueryParameter("state", "STRING", "TX"),
        bigquery.ScalarQueryParameter("limit", "INTEGER", 100),
    ]
)

df = client.query(sql, job_config=query_config).to_dataframe()

Como carregar um DataFrame do pandas para uma tabela do BigQuery

Ambas as bibliotecas são compatíveis com o upload de dados de um DataFrame do pandas para uma nova tabela no BigQuery. As principais diferenças incluem:

pandas-gbq google-cloud-bigquery
Tipo de suporte Converte o formato DataFrame para CSV antes de enviar para a API, que não é compatível com valores aninhados ou de matriz. Converte o DataFrame em formato Parquet ou CSV antes de enviar para a API, que é compatível com valores aninhados e de matriz. Escolha Parquet para valores de estrutura e matriz e CSV para flexibilidade de serialização de data e hora. O Parquet é a escolha padrão. Observe que pyarrow, que é o mecanismo de parquet usado para enviar os dados do DataFrame para a API do BigQuery, deve estar instalado para carregar o DataFrame em uma tabela.
Carregar configurações Enviado como dicionário no formato especificado na referência REST do BigQuery. Use a classe LoadJobConfig, que contém propriedades para as várias opções de configuração da API.

pandas-gbq: 

import pandas

df = pandas.DataFrame(
    {
        "my_string": ["a", "b", "c"],
        "my_int64": [1, 2, 3],
        "my_float64": [4.0, 5.0, 6.0],
        "my_timestamp": [
            pandas.Timestamp("1998-09-04T16:03:14"),
            pandas.Timestamp("2010-09-13T12:03:45"),
            pandas.Timestamp("2015-10-02T16:00:00"),
        ],
    }
)
table_id = "my_dataset.new_table"

df.to_gbq(table_id)

google-cloud-bigquery:

O pacote google-cloud-bigquery requer que a biblioteca pyarrow serialize um DataFrame pandas em um arquivo Parquet.

Instale o pacote pyarrow:

 conda install -c conda-forge pyarrow

ou

 pip install pyarrow


from google.cloud import bigquery
import pandas

df = pandas.DataFrame(
    {
        "my_string": ["a", "b", "c"],
        "my_int64": [1, 2, 3],
        "my_float64": [4.0, 5.0, 6.0],
        "my_timestamp": [
            pandas.Timestamp("1998-09-04T16:03:14"),
            pandas.Timestamp("2010-09-13T12:03:45"),
            pandas.Timestamp("2015-10-02T16:00:00"),
        ],
    }
)
client = bigquery.Client()
table_id = "my_dataset.new_table"
# Since string columns use the "object" dtype, pass in a (partial) schema
# to ensure the correct BigQuery data type.
job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[
        bigquery.SchemaField("my_string", "STRING"),
    ]
)

job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id, job_config=job_config)

# Wait for the load job to complete.
job.result()

Recursos não compatíveis com o pandas-gbq

Embora a biblioteca pandas-gbq forneça uma interface útil para consultar dados e gravar dados em tabelas, ela não abrange muitos recursos da API BigQuery, incluindo, entre outros: