Écrire dans une table de destination

Exécuter une requête sur l'ensemble de données public "natality" et écrire les résultats dans une table de destination

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• Utiliser Dataproc, BigQuery et Apache Spark ML pour le machine learning

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.

"""Create a Google BigQuery linear regression input table.

In the code below, the following actions are taken:
* A new dataset is created "natality_regression."
* A query is run against the public dataset,
    bigquery-public-data.samples.natality, selecting only the data of
    interest to the regression, the output of which is stored in a new
    "regression_input" table.
* The output table is moved over the wire to the user's default project via
    the built-in BigQuery Connector for Spark that bridges BigQuery and
    Cloud Dataproc.
"""

from google.cloud import bigquery

# Create a new Google BigQuery client using Google Cloud Platform project
# defaults.
client = bigquery.Client()

# Prepare a reference to a new dataset for storing the query results.
dataset_id = "natality_regression"
dataset_id_full = f"{client.project}.{dataset_id}"

dataset = bigquery.Dataset(dataset_id_full)

# Create the new BigQuery dataset.
dataset = client.create_dataset(dataset)

# Configure the query job.
job_config = bigquery.QueryJobConfig()

# Set the destination table to where you want to store query results.
# As of google-cloud-bigquery 1.11.0, a fully qualified table ID can be
# used in place of a TableReference.
job_config.destination = f"{dataset_id_full}.regression_input"

# Set up a query in Standard SQL, which is the default for the BigQuery
# Python client library.
# The query selects the fields of interest.
query = """
    SELECT
        weight_pounds, mother_age, father_age, gestation_weeks,
        weight_gain_pounds, apgar_5min
    FROM
        `bigquery-public-data.samples.natality`
    WHERE
        weight_pounds IS NOT NULL
        AND mother_age IS NOT NULL
        AND father_age IS NOT NULL
        AND gestation_weeks IS NOT NULL
        AND weight_gain_pounds IS NOT NULL
        AND apgar_5min IS NOT NULL
"""

# Run the query.
client.query_and_wait(query, job_config=job_config)  # Waits for the query to finish

Étapes suivantes

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