Crear un DataFrame de BigQuery a partir de una tarea de consulta finalizada

Usa la API BigQuery DataFrames para explorar los resultados de una tarea de consulta que se haya iniciado en otro lugar, como la consola de BigQuery o la CLI de bq.

Código de ejemplo

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las Pythoninstrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de BigQuery.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación para bibliotecas de cliente.

from google.cloud import bigquery

import bigframes.pandas as bpd

# Project ID inserted based on the query results selected to explore
project = your_project_id
# Location inserted based on the query results selected to explore
location = "us"
client = bigquery.Client(project=project, location=location)

# Job ID inserted based on the query results selcted to explore
job_id = JOB_ID
job = client.get_job(job_id)
destination = str(job.destination)

# Load data from a BigQuery table using BigFrames DataFrames:
bq_df = bpd.read_gbq_table(destination)

Siguientes pasos

Para buscar y filtrar ejemplos de código de otros Google Cloud productos, consulta el Google Cloud navegador de ejemplos.