一般公開テーブルのデータを DataFrame にダウンロードする

BigQuery Storage API を使用して、大きなテーブルを DataFrame に高速でダウンロードします。

コードサンプル

Python

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Python の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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from google.cloud import bigquery

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

# TODO(developer): Set table_id to the fully-qualified table ID in standard
# SQL format, including the project ID and dataset ID.
table_id = "bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current"

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

print(dataframe.info())

次のステップ

他の Google Cloud プロダクトに関連するコードサンプルの検索およびフィルタ検索を行うには、Google Cloud のサンプルをご覧ください。