Exécuter une requête avec pandas-gbq

Utilisez le package pandas-gbq pour exécuter une requête simple.

Exemple de code

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python du guide de démarrage rapide de BigQuery : Utiliser les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery pour Python.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

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())

Étape suivante

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