Créer un BigQuery DataFrame à partir d'une tâche de requête terminée

Utilisez l'API BigQuery DataFrames pour explorer les résultats d'une tâche de requête qui a pu être démarrée ailleurs, par exemple depuis la console BigQuery ou la CLI bq.

Exemple de code

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Python.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

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)

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud , consultez l'explorateur d'exemplesGoogle Cloud .