Instalar o BigQuery DataFrames

O BigQuery DataFrames fornece um DataFrame e uma API de machine learning (ML) em Python com tecnologia do mecanismo do BigQuery. O BigQuery DataFrames é um pacote de código aberto.

Instalar o BigQuery DataFrames

Para instalar a versão mais recente do BigQuery DataFrames, execute pip install --upgrade bigframes.

Bibliotecas disponíveis

O BigQuery DataFrames oferece três bibliotecas:

  • bigframes.pandas fornece uma API pandas que pode ser usada para analisar e manipular dados no BigQuery. Muitas cargas de trabalho podem ser migradas do pandas para o bigframes apenas mudando algumas importações. A API bigframes.pandas é escalonável para permitir o processamento de terabytes de dados do BigQuery, e a API usa o mecanismo de consulta do BigQuery para realizar cálculos.
  • bigframes.bigquery fornece muitas funções SQL do BigQuery que podem não ter um equivalente do pandas.
  • bigframes.ml fornece uma API semelhante à API scikit-learn para ML. Com os recursos de ML do BigQuery DataFrames, é possível pré-processar dados e treinar modelos neles. Você também pode encadear essas ações para criar pipelines de dados.

Funções exigidas

Para receber as permissões que você precisa para concluir as tarefas neste documento, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no seu projeto:

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Quando você está executando a autenticação de usuário final em um ambiente interativo, como um notebook, REPL do Python ou a linha de comando, o BigQuery DataFrames solicita autenticação, se necessário. Caso contrário, consulte como configurar o Application Default Credentials para vários ambientes.

Configurar opções de instalação

Depois de instalar o BigQuery DataFrames, você pode especificar as seguintes opções.

Local e projeto

É preciso especificar o local e o projeto em que você quer usar o BigQuery DataFrames.

É possível definir o local e o projeto no notebook da seguinte maneira:

import bigframes.pandas as bpd

PROJECT_ID = "bigframes-dev"  # @param {type:"string"}
REGION = "US"  # @param {type:"string"}

# Set BigQuery DataFrames options
# Note: The project option is not required in all environments.
# On BigQuery Studio, the project ID is automatically detected.
bpd.options.bigquery.project = PROJECT_ID

# Note: The location option is not required.
# It defaults to the location of the first table or query
# passed to read_gbq(). For APIs where a location can't be
# auto-detected, the location defaults to the "US" location.
bpd.options.bigquery.location = REGION

Local de tratamento dos dados

O BigQuery DataFrames foi projetado para escalonar, o que é alcançado mantendo os dados e o processamento no serviço BigQuery. No entanto, é possível transferir dados para a memória da máquina cliente chamando .to_pandas() em um objeto DataFrame ou Series. Nesse caso, a limitação de memória da máquina cliente será aplicada.

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