Acessar e visualizar dados no BigQuery de dentro do JupyterLab

Acessar e visualizar dados no BigQuery de dentro do JupyterLab

Os notebooks gerenciados do Vertex AI Workbench foram descontinuados. Em 30 de janeiro de 2025, o suporte a notebooks gerenciados será encerrado, e não será mais possível criar instâncias de notebooks gerenciados. As instâncias que já existem continuarão funcionando, mas patches, atualizações e upgrades não estarão disponíveis. Para continuar usando o Vertex AI Workbench, recomendamos que você migre suas instâncias de notebooks gerenciados para instâncias do Vertex AI Workbench.

Nesta página, mostramos alguns exemplos de como explorar e visualizar dados armazenados no BigQuery na interface do JupyterLab da sua instância de notebooks gerenciados do Vertex AI Workbench.

Para ver um exemplo de exploração e visualização de dados do BigQuery como parte de um fluxo de trabalho abrangente em notebooks gerenciados, execute a "Análise exploratória interativa dos dados do BigQuery em um notebook" do Jupyter em um dos seguintes ambientes:

Abrir nos notebooks gerenciados do Vertex AI Workbench | Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir no GitHub

Antes de começar

Crie uma instância de notebook gerenciado se ainda não tiver feito isso.

Abrir JupyterLab

1. No Console do Google Cloud, acesse a página Notebooks gerenciados.

   Acessar Notebooks gerenciados

2. Ao lado do nome da instância de notebooks gerenciados, clique em Abrir JupyterLab.

   Sua instância de notebooks gerenciados abre o JupyterLab.

ler dados do BigQuery;

Nas próximas duas seções, você vai ler os dados do BigQuery que vai usar para visualizar mais tarde. Essas etapas são idênticas àquelas em Consultar dados no BigQuery a partir do JupyterLab. Portanto, se você já as concluiu, pule para Ver um resumo dos dados em uma tabela do BigQuery.

Consultar dados usando o comando mágico %%bigquery

Nesta seção, você escreverá o SQL diretamente nas células do notebook e lerá os dados do BigQuery no notebook do Python.

Os comandos mágicos que usam um caractere de porcentagem única ou dupla (% ou %%) permitem usar sintaxe mínima para interagir com o BigQuery no notebook. A biblioteca de cliente do BigQuery para Python é instalada automaticamente em uma instância de notebooks gerenciados. Em segundo plano, o comando mágico %%bigquery usa a biblioteca de cliente do BigQuery para Python para executar a consulta especificada, converter os resultados em um DataFrame do Pandas, salvá-los em uma variável e exibir os resultados.

Observação: a partir da versão 1.26.0 do pacote google-cloud-bigquery do Python, a API BigQuery Storage é usada por padrão para fazer o download dos resultados dos comandos mágicos %%bigquery.

1. Para abrir um arquivo de notebook, selecione File > New > Notebook.

2. Na caixa de diálogo Selecionar kernel, selecione Python (local) e clique em Selecionar.

   O novo arquivo IPYNB será aberto.

3. Para ver o número de regiões por país no conjunto de dados international_top_terms, insira a seguinte instrução:

   %%bigquery
   SELECT
     country_code,
     country_name,
     COUNT(DISTINCT region_code) AS num_regions
   FROM
     `bigquery-public-data.google_trends.international_top_terms`
   WHERE
     refresh_date = DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 DAY)
   GROUP BY
     country_code,
     country_name
   ORDER BY
     num_regions DESC;

4. Clique em  Executar célula.

   O resultado será assim:

   Query complete after 0.07s: 100%|██████████| 4/4 [00:00<00:00, 1440.60query/s]
   Downloading: 100%|██████████| 41/41 [00:02<00:00, 20.21rows/s]
   country_code      country_name    num_regions
   0   TR  Turkey         81
   1   TH  Thailand       77
   2   VN  Vietnam        63
   3   JP  Japan          47
   4   RO  Romania        42
   5   NG  Nigeria        37
   6   IN  India          36
   7   ID  Indonesia      34
   8   CO  Colombia       33
   9   MX  Mexico         32
   10  BR  Brazil         27
   11  EG  Egypt          27
   12  UA  Ukraine        27
   13  CH  Switzerland    26
   14  AR  Argentina      24
   15  FR  France         22
   16  SE  Sweden         21
   17  HU  Hungary        20
   18  IT  Italy          20
   19  PT  Portugal       20
   20  NO  Norway         19
   21  FI  Finland        18
   22  NZ  New Zealand    17
   23  PH  Philippines    17
   ...
   

   Observação: seus resultados podem ser diferentes do que está acima, já que o conjunto de dados google_trends que está sendo consultado é atualizado com novos dados de maneira contínua.

5. Na próxima célula (abaixo da saída da célula anterior), insira o comando a seguir para executar a mesma consulta, mas desta vez salve os resultados em um novo DataFrame do Pandas chamado regions_by_country. Para isso, use um argumento com o comando mágico %%bigquery.

   %%bigquery regions_by_country
   SELECT
     country_code,
     country_name,
     COUNT(DISTINCT region_code) AS num_regions
   FROM
     `bigquery-public-data.google_trends.international_top_terms`
   WHERE
     refresh_date = DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 DAY)
   GROUP BY
     country_code, country_name
   ORDER BY
     num_regions DESC;

   Observação: para mais informações sobre os argumentos disponíveis para o comando %%bigquery, consulte a documentação de comandos mágicos da biblioteca de cliente.

6. Clique em  Executar célula.

7. Na próxima célula, insira o comando a seguir para ver as primeiras linhas dos resultados da consulta que você acabou de ler:

   regions_by_country.head()
   

8. Clique em  Executar célula.

   O DataFrame regions_by_country do pandas está pronto para ser plotado.

Consultar dados usando a biblioteca de cliente do BigQuery

Nesta seção, você usará a biblioteca de cliente do BigQuery para Python diretamente para ler dados no notebook do Python.

A biblioteca de cliente oferece mais controle sobre suas consultas e permite usar configurações mais complexas para consultas e jobs. As integrações da biblioteca com o Pandas permitem combinar o poder do SQL declarativo com o código imperativo (Python) para ajudar a analisar, visualizar e transformar os dados.

Observação: é possível usar várias bibliotecas de visualização e de análise e conversão de dados para Python, como numpy, pandas, matplotlib e muitos outros. Várias dessas bibliotecas são criadas com base em um objeto DataFrame.

1. Na próxima célula, insira o seguinte código Python para importar a biblioteca de cliente do BigQuery para Python e inicializar um cliente:

   from google.cloud import bigquery
   
   client = bigquery.Client()
   

   O cliente do BigQuery é usado para enviar e receber mensagens da API BigQuery.

2. Clique em  Executar célula.

3. Na próxima célula, insira o código a seguir para recuperar a porcentagem de principais termos diários nos top_terms dos EUA que se sobrepõem ao longo do tempo por números de dias. A ideia é analisar os principais termos de cada dia e ver qual porcentagem deles se sobrepõe aos principais termos do dia anterior, 2 dias antes, 3 dias antes e assim por diante (para todos pares de datas durante aproximadamente um mês).

   sql = """
   WITH
     TopTermsByDate AS (
       SELECT DISTINCT refresh_date AS date, term
       FROM `bigquery-public-data.google_trends.top_terms`
     ),
     DistinctDates AS (
       SELECT DISTINCT date
       FROM TopTermsByDate
     )
   SELECT
     DATE_DIFF(Dates2.date, Date1Terms.date, DAY)
       AS days_apart,
     COUNT(DISTINCT (Dates2.date || Date1Terms.date))
       AS num_date_pairs,
     COUNT(Date1Terms.term) AS num_date1_terms,
     SUM(IF(Date2Terms.term IS NOT NULL, 1, 0))
       AS overlap_terms,
     SAFE_DIVIDE(
       SUM(IF(Date2Terms.term IS NOT NULL, 1, 0)),
       COUNT(Date1Terms.term)
       ) AS pct_overlap_terms
   FROM
     TopTermsByDate AS Date1Terms
   CROSS JOIN
     DistinctDates AS Dates2
   LEFT JOIN
     TopTermsByDate AS Date2Terms
     ON
       Dates2.date = Date2Terms.date
       AND Date1Terms.term = Date2Terms.term
   WHERE
     Date1Terms.date <= Dates2.date
   GROUP BY
     days_apart
   
   ORDER BY
     days_apart;
   """
   pct_overlap_terms_by_days_apart = client.query(sql).to_dataframe()
   
   pct_overlap_terms_by_days_apart.head()

   O SQL usado é encapsulado em uma string Python e transmitido para o método query() para executar uma consulta. O método to_dataframe aguarda a conclusão da consulta e faz o download dos resultados em um DataFrame de pandas usando a API BigQuery Storage.

4. Clique em  Executar célula.

   As primeiras linhas dos resultados da consulta são exibidas abaixo da célula de código.

      days_apart   num_date_pairs  num_date1_terms overlap_terms   pct_overlap_terms
    0          0             32               800            800            1.000000
    1          1             31               775            203            0.261935
    2          2             30               750             73            0.097333
    3          3             29               725             31            0.042759
    4          4             28               700             23            0.032857
   

   Observação: seus resultados podem ser diferentes do que está acima, já que o conjunto de dados google_trends que está sendo consultado é atualizado com novos dados de maneira contínua.

Para mais informações sobre o uso de bibliotecas de cliente do BigQuery, consulte o guia de início rápido Como usar bibliotecas de cliente.

Receber um resumo dos dados em uma tabela do BigQuery

Nesta seção, você usará um atalho do notebook para ver estatísticas e visualizações resumidas de todos os campos de uma tabela do BigQuery. Essa pode ser uma maneira rápida de criar o perfil dos dados antes de explorar mais.

A biblioteca de cliente do BigQuery fornece um comando mágico, %bigquery_stats, que pode ser chamado com um nome de tabela específico para fornecer uma visão geral da tabela e estatísticas detalhadas em cada uma das colunas da tabela.

1. Na próxima célula, insira o código a seguir para executar essa análise na tabela top_terms dos EUA:

   %bigquery_stats bigquery-public-data.google_trends.top_terms
   

2. Clique em  Executar célula.

   Depois de ser executada por algum tempo, uma imagem aparece com várias estatísticas em cada uma das sete variáveis na tabela top_terms. A imagem a seguir mostra parte de alguns exemplos de saída:

   

Observação: seus resultados podem ser diferentes do que está acima, já que o conjunto de dados google_trends que está sendo consultado é atualizado com novos dados de maneira contínua.

Visualizar dados do BigQuery

Nesta seção, você usará os recursos de plotagem para visualizar os resultados das consultas executadas anteriormente no notebook do Jupyter.

1. Na próxima célula, insira o código a seguir para usar o método DataFrame.plot() de pandas e criar um gráfico de barras que visualize os resultados da consulta que retorna o número de regiões por país:

   regions_by_country.plot(kind="bar", x="country_name", y="num_regions", figsize=(15, 10))
   

2. Clique em  Executar célula.

   A gráfico é semelhante a:

   

3. Na próxima célula, insira o código a seguir para usar o método DataFrame.plot() do pandas e criar um gráfico de dispersão que visualize os resultados da consulta para a porcentagem de sobreposição nos principais termos de pesquisa por dias de intervalo:

   pct_overlap_terms_by_days_apart.plot(
     kind="scatter",
     x="days_apart",
     y="pct_overlap_terms",
     s=len(pct_overlap_terms_by_days_apart["num_date_pairs"]) * 20,
     figsize=(15, 10)
     )
   

4. Clique em  Executar célula.

   O gráfico é semelhante a: O tamanho de cada ponto reflete o número de pares de datas com quantos dias de intervalo entre os dados. Por exemplo, há mais pares com um dia de intervalo do que 30 dias de intervalo porque os principais termos de pesquisa aparecem diariamente em aproximadamente um mês.

   

Para mais informações sobre a visualização de dados, consulte a documentação do pandas.