Ejecuta una consulta con pandas-gbq

Usa el paquete pandas-gbq para ejecutar una consulta simple.

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.

Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.

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())

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