Executar uma consulta com pandas-gbq

Use o pacote pandas-gbq para executar uma consulta simples.

Exemplo de código

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python no Guia de início rápido do BigQuery: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API BigQuery em Python.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de 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())

A seguir

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