Visualisierungszellen verwenden

Visualisierungszellen verwenden

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie Visualisierungszellen verwenden, um Daten in einem Colab Enterprise-Notebook zu visualisieren.

Visualisierungszellen können interaktive und bearbeitbare Visualisierungen basierend auf Daten aus einem DataFrame in Ihrem Notebook erstellen. Sie können eine Visualisierungszelle konfigurieren, um Daten zu untersuchen und Statistiken zu erhalten. Zu den Konfigurationsoptionen für Visualisierungszellen gehören:

• Geben Sie an, welche Felder in der Visualisierung verwendet werden.
• Wählen Sie einen Diagrammtyp aus, z. B. ein Streudiagramm oder ein Balkendiagramm.
• Geben Sie an, wie die Daten aggregiert werden.
• Ändern Sie die Farben, Labels und den Titel Ihrer Visualisierung.

Beschränkungen

Beachten Sie beim Planen Ihres Projekts die folgenden Einschränkungen:

• Die Option Visualisieren unter Nächste Schritte wird bei der Arbeit mit pandas DataFrames nicht immer angezeigt.
• Gemini in Colab Enterprise kann nicht mit Visualisierungszellen interagieren. Das bedeutet, dass Gemini Visualisierungszellen nicht lesen oder Änderungen daran vorschlagen kann und möglicherweise keine Fehler erklären oder beheben kann, die von Visualisierungszellen generiert wurden.

Hinweis

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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.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, Compute Engine, Dataform, and Vertex AI APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the APIs

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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 enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen eines Colab Enterprise-Notebooks, zum Ausführen des Notebookcodes in einer Laufzeit und zum Verwenden von BigQuery-Daten im Notebook benötigen:

• BigQuery User (roles/bigquery.user)
• Colab Enterprise User (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Mindestens eine der erforderlichen Rollen enthält die dataform.repositories.list Berechtigung. Nutzer, denen die Berechtigung dataform.repositories.list oder die Rolle Code-Ersteller (roles/dataform.codeCreator) in einem Projekt gewährt wurde, können die Namen von Code-Assets in diesem Projekt mit der Dataform API oder der Dataform-Befehlszeile verwenden. Nicht-Administratoren, die BigQuery Studio verwenden, sehen nur Code-Assets, die sie erstellt haben oder für sie freigegeben wurden.

DataFrame erstellen

Wenn Sie eine Visualisierungszelle verwenden möchten, benötigen Sie Daten, die in einem DataFrame in Ihrem Notebook gespeichert sind. Sie können ein DataFrame erstellen, indem Sie eine SQL-Abfrage in einer SQL-Zelle ausführen. Weitere Informationen zu SQL-Zellen finden Sie unter SQL-Zellen verwenden.

So führen Sie eine SQL-Abfrage aus und erstellen ein DataFrame:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Meine Notebooks von Colab Enterprise auf.

   Zu „Meine Notebooks“

2. Wählen Sie im Menü Region die Region aus, in der sich Ihr Notebook befindet.

3. Klicken Sie auf das Notebook, das Sie öffnen möchten. Wenn Sie noch kein Notebook erstellt haben, erstellen Sie ein Notebook.

4. Klicken Sie in der Symbolleiste auf das  Drop-down-Menü Optionen für Codezellen einfügen und wählen Sie SQL-Zelle hinzufügen aus, um eine SQL-Zelle hinzuzufügen.

   

   Die SQL-Zelle wird Ihrem Notebook hinzugefügt.

5. Geben Sie in der SQL-Zelle eine SQL-Abfrage ein. Wenn Sie beispielsweise Daten aus dem öffentlichen BigQuery-Dataset zu Pinguinen abfragen möchten, können Sie Folgendes eingeben:

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

6. Halten Sie den Mauszeiger über die SQL-Zelle und klicken Sie dann auf die  Zelle ausführen Schaltfläche.

Die Ausgabe der Abfrage wird automatisch in einem DataFrame mit dem Namen df gespeichert.

Visualisierung erstellen

Wenn Sie eine Visualisierung aus einem DataFrame in Ihrem Notebook erstellen möchten, können Sie eine Visualisierungszelle hinzufügen und sie dann so konfigurieren, dass ein bestimmtes DataFrame verwendet wird. Wenn unter einem generierten DataFrame ein Abschnitt Nächste Schritte angezeigt wird, können Sie auf die Schaltfläche Mit DATAFRAME_NAME visualisieren klicken.

Visualisierungszelle hinzufügen

1. Verwenden Sie eine der folgenden Methoden, um Ihrem Notebook eine Visualisierungszelle hinzuzufügen:

   • Klicken Sie in der Symbolleiste auf das  Menü „Optionen für Codezellen einfügen“ und wählen Sie Visualisierungszelle hinzufügen aus, um eine Visualisierungszelle hinzuzufügen.

     

   • Halten Sie den Mauszeiger zwischen zwei Zellen in Ihrem Notebook, um anzugeben wo Sie die Visualisierungszelle hinzufügen möchten, und klicken Sie auf die  Visualisierung Schaltfläche.

     

   Dem Notebook wird eine Visualisierungszelle hinzugefügt.

2. Klicken Sie in der Visualisierungszelle auf das Menü DataFrame auswählen und wählen Sie dann df aus, um das zu visualisierende DataFrame auszuwählen.

   Colab Enterprise generiert eine Standardvisualisierung. Informationen zum Ändern der Visualisierung finden Sie im nächsten Abschnitt.

Mit DataFrame visualisieren

1. Wenn unter einem generierten DataFrame ein Abschnitt Nächste Schritte angezeigt wird, klicken Sie auf die Schaltfläche Mit DATAFRAME_NAME visualisieren.

   Dem Notebook wird eine Visualisierungszelle hinzugefügt. Das DataFrame der vorherigen Zelle wird automatisch als Datenquelle für diese Visualisierungszelle festgelegt.

2. Halten Sie den Mauszeiger über die Visualisierungszelle und klicken Sie dann auf die Schaltfläche  Zelle ausführen.

   Colab Enterprise generiert eine Standardvisualisierung. Informationen zum Ändern der Visualisierung finden Sie im nächsten Abschnitt.

Visualisierung konfigurieren

Eine Visualisierungszelle generiert eine Standardvisualisierung, die Sie über die Seitenleiste der Zelle konfigurieren können. Die Konfigurationsoptionen variieren je nach den verwendeten Daten und dem Diagrammtyp der Visualisierung.

So ändern Sie die Konfigurationseinstellungen einer Visualisierungszelle:

1. In der Visualisierungszelle können Sie auf die Schaltfläche Daten klicken, um die zugrunde liegenden Daten aufzurufen, die in der Visualisierung verwendet werden . Oder Sie klicken auf Split-Modus , um die Visualisierung und die zugrunde liegenden Daten gleichzeitig anzuzeigen.

2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Diagramm , um zum Diagrammmodus zurückzukehren und die Visualisierung aufzurufen.

3. Klicken Sie auf die Schaltfläche  Einstellungen ein-/ausblenden, um die Konfigurationseinstellungen ein- oder auszublenden.

4. Wenn Sie im Bereich „Konfigurationseinstellungen“ einen anderen Diagrammtyp auswählen möchten, klicken Sie auf das Menü „Diagrammtyp“  und wählen Sie den gewünschten Diagrammtyp aus. Bei einigen Diagrammtypen wird nur eine Teilmenge der Felder aus dem verfügbaren DataFrame verwendet.

5. Ändern Sie auf dem Tab Einrichtung die Felder, die in der Visualisierung verwendet werden, indem Sie andere Dimensionen und Messwerte auswählen. Im Allgemeinen sind Dimensionen kategoriale Felder in Ihren Daten und Messwerte sind numerische Werte.

6. Wenn Sie die Aggregation für einen Messwert ändern möchten, klicken Sie auf die Aggregation seinstellung links neben dem Namen des Messwerts und wählen Sie dann eine andere Aggregation aus.

7. Wenn Sie den Messwert ändern möchten, der für die Sortierung verwendet wird, klicken Sie auf den Sortieren Messwert, und wählen Sie einen anderen Messwert aus. Sie können auch die Aggregation ändern und festlegen, ob die Werte in absteigender oder aufsteigender Reihenfolge sortiert werden sollen.

8. Auf dem Tab Stil können Sie Änderungen am Text und an der Darstellung der Visualisierung vornehmen, z. B.:

   • Titel und Labels ein- oder ausblenden
   • Titeltext
   • Achsenlabeltext
   • Schriftart, Größe und Farbe des Texts
   • Farben der visualisierten Messwerte

9. Klicken Sie unten auf dem Tab Stil auf die Schaltfläche  Alle Einstellungen anzeigen , um weitere Änderungen an der Visualisierung vorzunehmen, einschließlich detaillierter Änderungen an den Achsen, Gitternetzlinien und der Legende.

Daten in der Visualisierung filtern

Sie können die Daten in der Visualisierung nach dem Wert eines Felds filtern. So filtern Sie die Daten:

1. Klicken Sie oben in der Visualisierungszelle auf Filter hinzufügen.

2. Wählen Sie ein Feld aus, nach dem die Daten gefiltert werden sollen.

3. Führen Sie je nach Art der Daten, die Sie filtern, einen der folgenden Schritte aus, um das Filterdialogfeld zu vervollständigen:

   • Wählen Sie für Dimensionen oder kategoriale Daten die Kategorien aus, die Sie in der Visualisierung enthalten sein sollen.
   • Passen Sie für Messwerte oder numerische Daten die Schieberegler an die niedrigsten und höchsten Werte an, die in der Visualisierung enthalten sein sollen.

4. Klicken Sie auf Übernehmen.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zu BigQuery DataFrames.

• SQL-Zellen in einem Colab Enterprise-Notebook verwenden

• Gemini zum Erklären und Beheben von Fehlern verwenden.

• Data Science Agent verwenden.