Télécharger les données d'une table publique dans un DataFrame

Utilisez l'API BigQuery Storage pour multiplier la vitesse de téléchargement des tables volumineuses dans un DataFrame.

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 Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


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())

Étapes suivantes

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