以圖表呈現查詢結果

您可以使用 Colab Enterprise 筆記本中的圖表儲存格，根據 BigQuery 資料生成及自訂圖表，不必編寫 Python 程式碼。在筆記本環境中以視覺化方式探索查詢結果，即可找出趨勢並分析大規模資料集，而不會中斷工作流程。

在本教學課程中，您將使用 Colab Enterprise 筆記本中的視覺化儲存格，分析 bigquery-public-data.ml_datasets.penguins 公開資料集中的資料。您將完成下列工作：

1. 直接在筆記本中執行 SQL 查詢。
2. 使用 Python DataFrame 篩選查詢結果。
3. 不需編寫程式碼，即可生成及自訂垂直長條圖。

事前準備

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Roles required to select or create a project

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• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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1. 確認 Google Cloud 專案已啟用計費功能。

2. 確認已啟用 BigQuery API。

   啟用 API

   如果您建立新專案，系統會自動啟用 BigQuery API。

所需權限

如要建立及執行筆記本，您必須具備下列 Identity and Access Management (IAM) 角色：

• BigQuery 使用者 (roles/bigquery.user)
• Colab Enterprise 企業版使用者 (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)

建立 Colab Enterprise 筆記本

如要建立新的筆記本，請按照「透過 BigQuery 編輯器建立筆記本」一文的操作說明操作。

在 Colab Enterprise 筆記本中執行 SQL 查詢

如要在筆記本中執行 SQL 查詢，請按照下列步驟操作：

1. 在筆記本中，按一下 「Code」(程式碼) 下拉式選單，然後選取「Add SQL cell」(新增 SQL 儲存格)。

2. 輸入下列查詢：

   SELECT * FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.penguins`;
   

3. 按一下 「Run cell」(執行儲存格)。

   查詢結果會自動儲存至名為 df 的 DataFrame。

4. 建立另一個 SQL 儲存格，並將標題變更為 female_penguins。

5. 輸入下列查詢，參照您剛建立的 DataFrame，並篩選結果，只納入雌性企鵝：

   SELECT * FROM {df} WHERE sex = 'FEMALE';
   

6. 按一下 「Run cell」(執行儲存格)。

   查詢結果會自動儲存在名為 female_penguins 的 DataFrame 中。

在 Colab Enterprise 筆記本中以圖表呈現結果

1. 在筆記本中，按一下「 程式碼」下拉式選單，然後選取「新增圖表儲存格」。

2. 按一下「選擇資料框架」，然後選取「female_penguins」。

   圖表介面隨即顯示。

3. 按一下「Scatter chart」(散布圖) 開啟圖表選單，然後選取 「Vertical bar chart」(垂直長條圖)。

4. 在「Metric」(指標) 部分，確認 culmen_length_mm 和 culmen_depth_mm 是否顯示。如果缺少指標，請按一下 「Add metric」(新增指標)，然後選取該指標。如要移除指標，請將指標懸停在指標名稱上，然後按一下 「Close」(關閉)。

5. 將游標懸停在匯總類型 (例如 AVG 或 SUM) 上，即可看到 圖示，點選該圖示即可將匯總類型變更為「平均值」。

清除所用資源

如要避免付費，最簡單的方法就是刪除您為了本教學課程所建立的專案。

刪除專案的方法如下：

注意：刪除專案會帶來以下影響：

• 專案中的所有內容都會遭到刪除。如果使用現有專案來進行本文中的任務，刪除專案將一併移除當中已完成的其他任務'。
• 自訂專案 ID 會消失。當您之前建立這個專案時，可能建立了想要在日後使用的自訂專案 ID。如要保留使用該專案 ID 的網址 (例如 appspot.com 網址)，請刪除在該專案中選取的資源，而不是刪除整個專案。

如果打算探索多種架構、教學課程或快速入門導覽課程，重複使用專案可避免超出專案配額限制。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Manage resources」(管理資源) 頁面。

   前往「Manage resources」(管理資源)

2. 在專案清單中選取要刪除的專案，然後點選「Delete」(刪除)。
3. 在對話方塊中輸入專案 ID，然後按一下 [Shut down] (關閉) 以刪除專案。

後續步驟

• 進一步瞭解 BigQuery DataFrames。
• 進一步瞭解 Colab Enterprise 中的 SQL 儲存格。
• 進一步瞭解 Colab Enterprise 的圖表儲存格。
• 瞭解如何使用 BigQuery DataFrames 建立圖表。
• 瞭解如何使用 BigQuery DataFrames 筆記本。