使用可视化图表单元格

使用可视化图表单元格

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此功能 受服务专用条款的约束。 非正式版功能“按原样”提供，且可能仅提供有限支持。 如需了解详情，请参阅发布阶段说明。

本指南介绍了如何使用可视化单元格直观呈现 Colab Enterprise 笔记本中的数据。

可视化单元格可以根据笔记本中 DataFrame 的数据生成可编辑的交互式可视化效果。您可以配置可视化单元格，以便探索数据并发现数据洞见。可视化图表单元格配置选项包括：

• 指定可视化图表中使用的字段。
• 选择图表类型，例如散点图或条形图。
• 指定数据的汇总方式。
• 更改可视化图表的颜色、标签和标题。

限制

在规划项目时，请考虑以下限制：

• 重新运行可视化图表单元格会重置现有的可视化图表配置。
• 使用 pandas DataFrame 时，后续步骤下的可视化选项并不总是显示。
• Gemini in Colab Enterprise 无法与可视化图表单元格互动。这意味着 Gemini 无法读取可视化单元格或建议对可视化单元格进行更改，并且可能无法解释或帮助修正可视化单元格生成的错误。

准备工作

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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.

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

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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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所需的角色

如需获得创建 Colab Enterprise 笔记本、在运行时运行笔记本代码以及在笔记本中使用 BigQuery 数据所需的权限，请让管理员向您授予项目的以下 IAM 角色：

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

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

您也可以通过自定义角色或其他预定义角色来获取所需的权限。

一个或多个必需的角色可提供 dataform.repositories.list 权限。在项目中被授予 dataform.repositories.list 权限或 Code Creator (roles/dataform.codeCreator) 角色的用户可以使用 Dataform API 或 Dataform 命令行界面 (CLI) 列出该项目中代码资产的名称。使用 BigQuery Studio 的非管理员只能看到他们创建或与他们共享的代码资产。

创建 DataFrame

如需使用可视化单元格，您需要在笔记本中存储在 DataFrame 中的数据。如需创建 DataFrame，您可以在 SQL 代码单元中运行 SQL 查询。如需详细了解 SQL 代码单元，请参阅使用 SQL 代码单元。

如需运行 SQL 查询并创建 DataFrame，请执行以下操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Colab Enterprise 我的笔记本页面。

   前往我的笔记本

2. 在区域菜单中，选择包含笔记本的区域。

3. 点击您要打开的笔记本。如果您尚未创建笔记本，请创建一个笔记本。

4. 在工具栏中，如需添加 SQL 单元格，请点击  插入代码单元格选项菜单，然后选择添加 SQL 单元格。

   

   您的 SQL 单元格已添加到笔记本中。

5. 在 SQL 单元中，输入 SQL 查询。例如，如需查询 BigQuery 中关于企鹅的公共数据集中的数据，您可以输入以下内容：

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

6. 将指针悬停在 SQL 单元上，然后点击  运行单元按钮。

查询的输出会自动保存到名为 df 的 DataFrame 中。

创建可视化

如需根据笔记本中的 DataFrame 创建可视化图表，您可以添加可视化图表单元，然后将其配置为使用特定的 DataFrame。或者，如果生成的 DataFrame 下显示“后续步骤”部分，您可以点击使用 DATAFRAME_NAME 直观呈现按钮。

添加可视化图表单元格

1. 您可以使用以下方法之一向笔记本添加可视化图表单元格：

   • 在工具栏中，如需添加可视化图表单元格，请点击  插入代码单元格选项菜单，然后选择添加可视化图表单元格。

     

   • 将指针悬停在笔记本中的两个单元格之间，以指明要添加可视化图表单元格的位置，然后点击  可视化图表按钮。

     

   系统会将可视化图表单元格添加到笔记本中。

2. 在可视化图表单元格中，如需选择要直观呈现的 DataFrame，请点击选择 DataFrame 菜单，然后选择 df。

3. 将指针悬停在可视化图表单元上，然后点击  运行单元按钮。

   Colab Enterprise 会生成默认可视化图表。 如需更改可视化图表，请参阅下一部分。

使用 DataFrame 进行可视化

1. 如果生成的 DataFrame 下方有后续步骤部分，请点击使用 DATAFRAME_NAME 可视化按钮。

   系统会在笔记本中添加一个可视化图表单元格。前一个单元格的 DataFrame 会自动设置为此可视化图表单元格的数据源。

2. 将指针悬停在可视化图表单元上，然后点击  运行单元按钮。

   Colab Enterprise 会生成默认可视化图表。 如需更改可视化图表，请参阅下一部分。

配置可视化图表

可视化图表单元格会生成默认的可视化图表，您可以使用该单元格的侧边栏对其进行配置。配置选项会因您使用的数据和可视化图表的图表类型而异。

如需查看可视化图表单元格的配置设置，请执行以下操作：

1. 在可视化图表单元格中，点击数据按钮以查看可视化图表中使用的基础数据。

2. 点击图表按钮可切换回图表模式并查看可视化图表。

3. 如需显示或隐藏配置设置，请点击 切换设置按钮。

4. 在配置设置面板中，如需选择其他图表类型，请点击图表类型菜单，然后选择所需的图表类型。某些图表类型仅使用可用 DataFrame 中的部分字段。

5. 在设置标签页上，选择不同的维度和指标，以更改可视化图表中使用的字段。一般来说，维度是数据中的类别字段，而指标是数值。

6. 如需更改指标的汇总方式，请点击指标名称左侧的汇总设置，然后选择其他汇总方式。

7. 如需更改用于排序的指标，请点击排序指标，然后选择其他指标。您还可以更改汇总方式，以及是否按降序或升序对值进行排序。

8. 在样式标签页中，您可以更改可视化图表的文本和外观，包括以下内容：

   • 显示还是隐藏标题和标签
   • 标题文本
   • 轴标签文本
   • 文字的字体、大小和颜色
   • 直观呈现的指标的颜色

过滤可视化图表中的数据

您可以根据字段的值过滤可视化图表中的数据。 如需过滤数据，请执行以下操作：

1. 点击可视化图表单元格顶部的添加过滤条件。

2. 选择要用于过滤数据的字段。

3. 如需完成过滤条件对话框，请根据要过滤的数据类型执行以下操作之一：

   • 对于维度或类别数据，请选择要包含在可视化图表中的类别。
   • 对于指标或数值数据，请将滑块调整到您想在可视化图表中纳入的最低值和最高值。

4. 点击应用。

后续步骤

• 详细了解 BigQuery DataFrames。

• 在 Colab Enterprise 笔记本中使用 SQL 代码单元。

• 使用 Gemini 说明并修正错误。

• 使用数据科学代理。