Explora y visualiza datos en BigQuery desde JupyterLab

Explora y visualiza datos en BigQuery desde JupyterLab

Los notebooks administrados de Vertex AI Workbench están obsoletos. El 30 de enero de 2025, finalizará la compatibilidad con notebooks administrados y se quitará la capacidad de crear instancias de notebooks administrados. Las instancias existentes seguirán funcionando, pero los parches y las actualizaciones no estarán disponibles. Para seguir usando Vertex AI Workbench, te recomendamos migrar tus instancias de notebooks administrados a instancias de Vertex AI Workbench.

En esta página, se muestran algunos ejemplos de cómo explorar y visualizar datos almacenados en BigQuery desde la interfaz de JupyterLab de tu instancia de notebooks administrados de Vertex AI Workbench.

Para ver un ejemplo de cómo explorar y visualizar datos de BigQuery como parte de un flujo de trabajo integral en notebooks administrados, ejecuta el notebook de Jupyter "Análisis exploratorio interactivo de datos de BigQuery en un notebook" en uno de los siguientes entornos:

Abrir en notebooks administrados de Vertex AI Workbench | Abrir en Colab | Abrir en Colab Enterprise | Ver en GitHub

Antes de comenzar

Si aún no lo hiciste, crea una instancia de notebooks administrados.

Abre JupyterLab

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Notebooks administrados.

   Ir a Notebooks administrados

2. Junto al nombre de la instancia de notebooks administrados, haz clic en Abrir JupyterLab.

   Tu instancia de notebooks administrados abre JupyterLab.

Leer datos desde BigQuery

En las siguientes dos secciones, leerás datos de BigQuery que usarás para visualizar más adelante. Estos pasos son idénticos a los de Consulta datos en BigQuery desde JupyterLab, por lo que, si ya los completaste, puedes pasar a Obtén un resumen de los datos de una tabla de BigQuery.

Consulta datos con el comando mágico %%bigquery

En esta sección, escribirás SQL directamente en las celdas de notebook y leerás datos de BigQuery en el notebook de Python.

Los comandos automáticos que usan un carácter de porcentaje único o doble (% o %%) te permiten usar una sintaxis mínima para interactuar con BigQuery dentro del notebook. La biblioteca cliente de BigQuery para Python se instala automáticamente en una instancia de notebooks administrados. En segundo plano, el comando mágico %%bigquery usa la biblioteca cliente de BigQuery para Python a fin de ejecutar la consulta determinada, convertir los resultados en un DataFrame de Pandas, guardar los resultados en una variable y, de forma opcional, guardarlos. y, luego, mostrar los resultados.

Nota: A partir de la versión 1.26.0 del paquete google-cloud-bigquery de Python, se usa la API de BigQuery Storage de forma predeterminada para descargar los resultados de los comandos mágicos %%bigquery.

1. Para abrir un archivo de notebook, selecciona Archivo > Nuevo > Notebook.

2. En el cuadro de diálogo Seleccionar Kernel, selecciona Python (Local) y haz clic en Seleccionar.

   Se abrirá tu archivo IPYNB nuevo.

3. Para obtener la cantidad de regiones por país en el conjunto de datos international_top_terms, ingresa la siguiente sentencia:

   %%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. Haz clic en  Ejecutar celda.

   El resultado es similar a este:

   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
   ...
   

   Nota: Tus resultados pueden ser diferentes de los anteriores, ya que el conjunto de datos google_trends que se consulta se actualiza con datos nuevos de forma continua.

5. En la celda a continuación (que se encuentra debajo del resultado de la celda anterior), ingresa el siguiente comando para ejecutar la misma consulta, pero esta vez guarda los resultados en un DataFrame de Pandas nuevo llamado regions_by_country. Debes proporcionar ese nombre mediante un argumento con el comando automático %%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;

   Nota: Si deseas obtener más información sobre los argumentos disponibles para el comando %%bigquery, consulta la documentación de comandos mágicos de la biblioteca cliente.

6. Haz clic en  Ejecutar celda.

7. En la siguiente celda, ingresa el siguiente comando para ver las primeras filas de los resultados de la consulta que acabas de leer:

   regions_by_country.head()
   

8. Haz clic en  Ejecutar celda.

   El DataFrame de Pandas regions_by_country está listo para trazar.

Consulta datos mediante la biblioteca cliente de BigQuery directamente

En esta sección, usarás la biblioteca cliente de BigQuery para Python directamente a fin de leer datos en el notebook de Python.

La biblioteca cliente te brinda más control sobre tus consultas y te permite usar opciones de configuración más complejas para consultas y trabajos. Las integraciones de la biblioteca con Pandas te permiten combinar el rendimiento de SQL declarativo con el código imperativo (Python) para ayudarte a analizar, visualizar y transformar tus datos.

Nota: Puedes usar varias bibliotecas de análisis, transformación y visualización de datos de Python, como numpy, pandas, matplotlib y muchas opciones más. Varias de estas bibliotecas se basan en un objeto DataFrame.

1. En la celda siguiente, ingresa el siguiente código de Python a fin de importar la biblioteca cliente de BigQuery para Python e inicializar un cliente:

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

   El cliente de BigQuery se usa para enviar y recibir mensajes de la API de BigQuery.

2. Haz clic en  Ejecutar celda.

3. En la siguiente celda, ingresa el siguiente código para recuperar el porcentaje de términos principales diarios en los top_terms de EE.UU. que se superponen en el tiempo según la cantidad de días de diferencia. La idea es ver los términos principales de cada día y ver qué porcentaje de ellos se superpone con los términos principales del día anterior, 2 días antes, 3 días antes, etcétera (para todos pares de fechas durante aproximadamente un mes).

   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()

   El SQL que se usa se encapsula en una cadena de Python y, luego, se pasa al método query() para ejecutar una consulta. El método to_dataframe espera a que finalice la consulta y descarga los resultados en un DataFrame de Pandas a través de la API de BigQuery Storage.

4. Haz clic en  Ejecutar celda.

   Las primeras filas de los resultados de la consulta aparecen debajo de la celda del 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
   

   Nota: Tus resultados pueden ser diferentes de los anteriores, ya que el conjunto de datos google_trends que se consulta se actualiza con datos nuevos de forma continua.

Para obtener más información sobre el uso de las bibliotecas cliente de BigQuery, consulta la guía de inicio rápido Usa bibliotecas cliente.

Obtén un resumen de los datos de una tabla de BigQuery

En esta sección, usarás un acceso directo de notebook para obtener estadísticas y visualizaciones de resumen de todos los campos de una tabla de BigQuery. Esta puede ser una forma rápida de generar perfiles de tus datos antes de seguir explorando.

La biblioteca cliente de BigQuery proporciona un comando automático, %bigquery_stats, que puedes llamar con un nombre de tabla específico para proporcionar una descripción general de la tabla y estadísticas detalladas en cada una de las columnas de la tabla.

1. En la siguiente celda, ingresa el siguiente código para ejecutar ese análisis en la tabla top_terms de EE.UU.:

   %bigquery_stats bigquery-public-data.google_trends.top_terms
   

2. Haz clic en  Ejecutar celda.

   Después de ejecutarse durante un tiempo, aparece una imagen con varias estadísticas en cada una de las 7 variables en la tabla top_terms. En la siguiente imagen, se muestra una parte de un resultado de ejemplo:

   

Nota: Tus resultados pueden ser diferentes de los anteriores, ya que el conjunto de datos google_trends que se consulta se actualiza con datos nuevos de forma continua.

Visualiza datos de BigQuery

En esta sección, usarás funciones de trazado para visualizar los resultados de las consultas que ejecutaste antes en tu notebook de Jupyter.

1. En la celda a continuación, ingresa el siguiente código para usar el método DataFrame.plot() de Pandas y crear un gráfico de barras que muestre los resultados de la consulta que muestra la cantidad de regiones por país:

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

2. Haz clic en  Ejecutar celda.

   La respuesta es similar al ejemplo a continuación:

   

3. En la celda a continuación, ingresa el siguiente código para usar el método DataFrame.plot() de Pandas y crear un gráfico de dispersión que muestre los resultados de la consulta en función del porcentaje de superposición en los términos de búsqueda principales según los días de diferencia:

   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. Haz clic en  Ejecutar celda.

   El gráfico es similar al ejemplo a continuación: El tamaño de cada punto refleja la cantidad de pares de fechas que tienen esa cantidad de días de diferencia en los datos. Por ejemplo, hay más pares que tienen 1 día de diferencia y 30 días de diferencia porque los principales términos de búsqueda se muestran a diario durante un mes.

   

Para obtener más información sobre la visualización de datos, consulta la documentación de Pandas.