將公開資料表資料下載至 DataFrame

使用 BigQuery Storage API 加快將大型資料表下載至 DataFrame 的速度。

程式碼範例

Python

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Python 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考說明文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證作業」。


from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set table_id to the fully-qualified table ID in standard
# SQL format, including the project ID and dataset ID.
table_id = "bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current"

# Use the BigQuery Storage API to speed-up downloads of large tables.
dataframe = client.list_rows(table_id).to_dataframe(create_bqstorage_client=True)

print(dataframe.info())

後續步驟

如要搜尋及篩選其他 Google Cloud 產品的程式碼範例，請參閱Google Cloud 範例瀏覽工具。