Öffentliche Tabellendaten aus der Sandbox in DataFrame herunterladen

BigQuery Storage API verwenden, um Abfrageergebnisse in DataFrame herunterzuladen

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# `SELECT *` is an anti-pattern in BigQuery because it is cheaper and
# faster to use the BigQuery Storage API directly, but BigQuery Sandbox
# users can only use the BigQuery Storage API to download query results.
query_string = "SELECT * FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`"

# Use the BigQuery Storage API to speed-up downloads of large tables.
dataframe = client.query_and_wait(query_string).to_dataframe(
    create_bqstorage_client=True
)

print(dataframe.info())

Nächste Schritte

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