Crea un DataFrame de BigQuery a partir de un trabajo de consulta finalizado

Usa la API de BigQuery DataFrames para explorar los resultados de un trabajo de consulta que podría haberse iniciado en otro lugar, como BigQuery Console o la CLI de bq.

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas 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)

¿Qué sigue?

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