Abfrage mit pandas-gbq ausführen

Verwenden Sie das Paket pandas-gbq, um eine einfache Abfrage auszuführen.

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import bigframes.pandas as bpd
import pandas as pd
import pandas_gbq

# Set partial ordering mode for BigQuery DataFrames.
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"


def read_gbq_simple_pandas_gbq() -> pd.DataFrame:
    """Queries BigQuery using pandas-gbq and returns an in-memory DataFrame."""
    sql = """
    SELECT name, SUM(number) as total_people
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
    WHERE state = 'TX'
    GROUP BY name
    ORDER BY total_people DESC
    LIMIT 20
    """
    df_pandas = pandas_gbq.read_gbq(sql)
    print("Queried using pandas-gbq.")
    return df_pandas


def read_gbq_simple_bigframes() -> bpd.DataFrame:
    """Queries BigQuery using BigQuery DataFrames and returns a distributed DataFrame."""
    sql = """
    SELECT name, SUM(number) as total_people
    FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
    WHERE state = 'TX'
    GROUP BY name
    ORDER BY total_people DESC
    LIMIT 20
    """
    df_bigframes = bpd.read_gbq(sql)
    print("Queried using BigQuery DataFrames.")
    return df_bigframes


# [Preferred] Run using pandas-gbq:
# df_pandas = read_gbq_simple_pandas_gbq()
# print(df_pandas.head())

# Alternatively, run using BigQuery DataFrames:
# df_bigframes = read_gbq_simple_bigframes()
# print(df_bigframes.head())

Nächste Schritte

Wenn Sie nach Codebeispielen für andere Produkte von Google Cloud suchen und filtern möchten, können Sie den Beispielbrowser fürGoogle Cloud verwenden.