从 JupyterLab 中探索和直观呈现 BigQuery 中的数据

从 JupyterLab 中探索和直观呈现 BigQuery 中的数据

Vertex AI Workbench 托管式笔记本已弃用。自 2025 年 1 月 30 日起，我们将终止对托管式笔记本的支持，并且将不再支持创建托管式笔记本实例。现有实例仍然可以正常使用，但我们将不再提供补丁、更新和升级。如需继续使用 Vertex AI Workbench，我们建议您将托管式笔记本实例迁移到 Vertex AI Workbench 实例。

本页面展示了一些示例，介绍如何从 Vertex AI Workbench 代管式笔记本实例的 JupyterLab 界面中探索和直观呈现存储在 BigQuery 中的数据。

如需查看在托管式笔记本中的全面工作流中探索和直观呈现 BigQuery 数据的示例，请在以下环境之一中运行“在笔记本中对 BigQuery 数据进行交互式探索性分析”Jupyter 笔记本：

在 Vertex AI Workbench 托管式笔记本中打开 | 在 Colab 中打开 | 在 Colab Enterprise 中打开 | 在 GitHub 上查看

准备工作

创建代管式笔记本实例（如果您尚未创建）。

打开 JupyterLab

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往代管式笔记本页面。

   前往“代管式笔记本”

2. 在代管式笔记本实例的名称旁边，点击打开 JupyterLab。

   您的代管式笔记本实例会打开 JupyterLab。

从 BigQuery 中读取数据。

在接下来的两部分中，您将从 BigQuery 中读取数据以备后续直观呈现。这些步骤与从 JupyterLab 中查询 BigQuery 中的数据中的步骤相同，因此，如果您已完成这些步骤，则可以跳至 获取 BigQuery 表中的数据摘要。

使用 %%bigquery 魔法命令查询数据

在本部分中，您可以直接在笔记本单元中写入 SQL，并将 BigQuery 中的数据读取到 Python 笔记本。

使用一个或两个百分比字符（% 或 %%）的魔法命令可让您使用最少的语法在笔记本中与 BigQuery 进行交互。Python 版 BigQuery 客户端库会自动安装在代管式笔记本实例中。在后台，%%bigquery 魔法命令使用 Python 版 BigQuery 客户端库运行给定查询，将结果转换为 Pandas DataFrame，以及视需要将结果保存到变量中，然后显示结果。

注意：从 google-cloud-bigquery Python 软件包 1.26.0 版开始，默认使用 BigQuery Storage API 从 %%bigquery 魔法命令下载结果。

1. 如需打开笔记本文件，请选择文件 > 新建 > 笔记本。

2. 在选择内核对话框中，选择 Python（本地），然后点击选择。

   系统会打开您的新 IPYNB 文件。

3. 如需获取 international_top_terms 数据集中国家/地区的区域数，请输入以下语句：

   %%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. 点击  运行单元。

   输出类似于以下内容：

   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>

   注意：您的结果可能与上面的结果不同，因为正在查询的 google_trends 数据集会不断随着新数据而刷新。

5. 在下一个单元（在上一个单元的输出下方）中，输入以下命令以运行相同查询，但这次会将结果保存到名为 regions_by_country 的新 Pandas DataFrame 中。您通过在 %%bigquery 魔法命令中使用参数来提供该名称。

   %%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;
   

   注意：如需详细了解 %%bigquery 命令的可用参数，请参阅客户端库魔法命令文档。

6. 点击  运行单元。

7. 在下一个单元中，输入以下命令以查看您刚刚读取的查询结果的前几行：

   regions_by_country.head()
   

8. 点击  运行单元。

   Pandas DataFrame regions_by_country 已准备好绘制图表。

直接使用 BigQuery 客户端库查询数据

在本部分中，您将使用 Python 版 BigQuery 客户端库直接读取数据到 Python 笔记本中。

该客户端库可让您更好地控制查询，并可让您使用更复杂的查询和作业配置。借助该库与 Pandas 的集成，您可以结合声明性 SQL 与命令式代码 (Python) 的强大功能，来分析、直观呈现和转换数据。

注意：有许多 Python 数据分析、数据整理和可视化库（例如 numpy、pandas、matplotlib 等）可供您使用。其中一些库是以 DataFrame 对象为基础而构建的。

1. 在下一个单元中，输入以下 Python 代码以导入 Python 版 BigQuery 客户端库并初始化客户端：

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

   BigQuery 客户端用于通过 BigQuery API 收发消息。

2. 点击  运行单元。

3. 在下一个单元中，输入以下代码以检索美国 top_terms 在某个时间段内以某个天数为时间单位而重叠的每日热门字词的百分比。此处的思路是查看每天的热门字词，并查看它们与前一天、前 2 天、前 3 天等时间单位（大概一个月范围内所有日期对）中热门字词的重叠百分比。

   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()
   

   正在使用的 SQL 被封装在 Python 字符串中，然后传递给 query() 方法以运行查询。to_dataframe 方法等待查询完成，并使用 BigQuery Storage API 将结果下载到 Pandas DataFrame。

4. 点击  运行单元。

   前几行查询结果会显示在代码单元下方。

      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
   

   注意：您的结果可能与上面的结果不同，因为正在查询的 google_trends 数据集会不断随着新数据而刷新。

如需详细了解如何使用 BigQuery 客户端库，请参阅使用客户端库快速入门。

获取 BigQuery 表中数据的摘要

在本部分中，您将使用笔记本快捷方式获取 BigQuery 表所有字段的摘要统计信息和可视化内容。 这是在进一步探索数据之前分析数据的快速方法。

BigQuery 客户端库提供了一个魔法命令 %bigquery_stats，您可以使用特定的表名称调用该命令，以提供表概览和表每一列的详细统计信息。

1. 在下一个单元中，输入以下代码以在 US top_terms 表上运行该分析：

   %bigquery_stats bigquery-public-data.google_trends.top_terms
   

2. 点击  运行单元。

   运行一段时间后，系统会显示一个图片，其中包含 top_terms 表的 7 个变量中每个变量的各种统计信息。下图显示了一些示例输出的部分内容：

   

注意：您的结果可能与上面的结果不同，因为正在查询的 google_trends 数据集会不断随着新数据而刷新。

直观呈现 BigQuery 数据

在本部分中，您将使用图表功能直观呈现之前在 Jupyter 笔记本中运行的查询的结果。

1. 在下一个单元中输入以下代码，以便使用 Pandas DataFrame.plot() 方法创建条形图，用于直观呈现按国家/地区返回区域数的查询结果：

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

2. 点击  运行单元。

   图表类似于以下内容：

   

3. 在下一个单元中输入以下代码，以便使用 pandas DataFrame.plot() 方法创建散点图，以直观呈现热门搜索字词在以固定天数为单位的时间段中重叠百分比的查询结果。

   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. 点击  运行单元。

   图表类似于以下内容。每个点的大小反映了数据中以较多天数为时间单位的时间段中日期对的数量。例如，以 1 天为时间单位的时间段中的日期对数量多于以以 30 天为时间单位的时间段中的日期对数量，系统会提供更多句对，因为在一个月的时间中每天提供热门搜索字词。

   

如需详细了解数据可视化，请参阅 Pandas 文档。