Visualisierungszellen verwenden

Visualisierungszellen verwenden

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den Bedingungen für Pre‑GA-Angebote im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Funktionen sind „wie gesehen“ verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

In diesem Leitfaden wird beschrieben, wie Sie Visualisierungszellen verwenden, um Daten aus einem Colab Enterprise-Notebook zu visualisieren.

In Visualisierungszellen können interaktive und bearbeitbare Visualisierungen auf Grundlage von Daten aus einem DataFrame in Ihrem Notebook erstellt werden. Sie können eine Visualisierungszelle konfigurieren, um Daten zu untersuchen und Statistiken zu ermitteln. Zu den Konfigurationsoptionen für Visualisierungszellen gehören:

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

Beschränkungen

Beachten Sie beim Planen Ihres Projekts die folgenden Einschränkungen:

• Wenn Sie eine Visualisierungszelle noch einmal ausführen, wird die vorhandene Visualisierungskonfiguration zurückgesetzt.
• Die Option Visualisieren unter Nächste Schritte wird nicht immer angezeigt, wenn Sie mit Pandas DataFrames arbeiten.
• Gemini in Colab Enterprise kann nicht mit Visualisierungszellen interagieren. Das bedeutet, dass Gemini keine Visualisierungszellen lesen oder Änderungen daran vorschlagen kann. Außerdem kann Gemini möglicherweise keine Fehler erklären oder beheben, die durch Visualisierungszellen generiert werden.

Hinweise

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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 (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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• 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 (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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Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, damit Sie die Berechtigungen 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-Nutzer (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 Berechtigung dataform.repositories.list. 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

Um eine Visualisierungszelle zu verwenden, benötigen Sie Daten, die in einem DataFrame in Ihrem Notebook gespeichert sind. Sie können einen 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 einen DataFrame:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Meine Notebooks für 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 Menü  Optionen zum Einfügen von Codezellen und wählen Sie SQL-Zelle hinzufügen aus, um eine SQL-Zelle hinzuzufügen.

   

   Die SQL-Zelle wird Ihrem Notebook hinzugefügt.

5. Geben Sie in die 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. Bewegen Sie den Mauszeiger auf die SQL-Zelle und klicken Sie dann auf die Schaltfläche  Zelle ausführen.

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 bestimmter DataFrame verwendet wird. Wenn unter einem generierten DataFrame der 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  Code-Zellenoptionen einfügen und wählen Sie Visualisierungszelle hinzufügen aus, um eine Visualisierungszelle hinzuzufügen.

     

   • Bewegen Sie den Mauszeiger zwischen zwei Zellen im Notebook, um anzugeben, wo Sie die Visualisierungszelle einfügen möchten, und klicken Sie auf die Schaltfläche  Visualisierung.

     

   Dem Notebook wird eine Visualisierungszelle hinzugefügt.

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

3. Bewegen Sie den Mauszeiger auf 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.

Mit DataFrame visualisieren

1. Wenn unter einem generierten DataFrame der Bereich Weitere Schritte angezeigt wird, klicken Sie auf die Schaltfläche Mit DATAFRAME_NAME visualisieren.

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

2. Bewegen Sie den Mauszeiger auf 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

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

So rufen Sie die Konfigurationseinstellungen einer Visualisierungszelle auf:

1. Klicken Sie in der Visualisierungszelle auf die Schaltfläche Daten, um die zugrunde liegenden Daten der Visualisierung aufzurufen.

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

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

4. Wenn Sie einen anderen Diagrammtyp auswählen möchten, klicken Sie im Bereich mit den Konfigurationseinstellungen auf das Menü für den Diagrammtyp  und wählen Sie den gewünschten Diagrammtyp aus. Bei einigen Diagrammtypen wird nur ein Teil 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 kategorische Felder in Ihren Daten und Messwerte numerische Werte.

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

7. Wenn Sie den Messwert ändern möchten, nach dem sortiert wird, klicken Sie auf den Messwert Sortieren 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.:

   • ob der Titel und die Labels angezeigt oder ausgeblendet werden sollen
   • Title text
   • Text für Achsenlabel
   • Schriftart, -größe und -farbe des Texts
   • Farben der visualisierten Messwerte

Daten in der Visualisierung filtern

Sie können die Daten in Ihrer 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 einen der folgenden Schritte aus, um das Filterdialogfeld zu schließen, je nachdem, welche Art von Daten Sie filtern:

   • Wählen Sie für Dimensionen oder kategorische Daten die Kategorien aus, die in der Visualisierung enthalten sein sollen.
   • Bei Messwerten oder numerischen Daten können Sie die Schieberegler auf die niedrigsten und höchsten Werte einstellen, 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

• Mit Gemini können Sie Fehler erklären und beheben.

• Data Science Agent verwenden