Visualiza los resultados de la consulta

Puedes usar celdas de visualización en los notebooks de Colab Enterprise para generar y personalizar gráficos a partir de tus datos de BigQuery sin escribir código de Python. Explorar los resultados de tu consulta de forma visual en el entorno del notebook te permite identificar tendencias y analizar conjuntos de datos a gran escala sin interrumpir tu flujo de trabajo.

En este instructivo, usarás celdas de visualización en notebooks de Colab Enterprise para analizar datos del conjunto de datos públicos bigquery-public-data.ml_datasets.penguins. Completarás las siguientes tareas:

  1. Ejecutar consultas en SQL directamente en un notebook
  2. Filtrar los resultados de las consultas con DataFrames de Python
  3. Genera y personaliza gráficos de barras verticales sin escribir código.

Antes de comenzar

  1. 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.

    Go to project selector

  2. Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .

  3. Verifica que la API de BigQuery esté habilitada.

    Habilitación de la API

    Si creaste un proyecto nuevo, la API de BigQuery se habilita automáticamente.

Permisos necesarios

Para crear y ejecutar notebooks, necesitas los siguientes roles de Identity and Access Management (IAM):

Crea un notebook de Colab Enterprise

Para crear un notebook nuevo, sigue las instrucciones que se indican en Crea un notebook desde el editor de BigQuery.

Ejecuta una consulta en SQL en un notebook de Colab Enterprise

Para ejecutar una consulta en SQL en un notebook, sigue estos pasos:

  1. En el notebook, haz clic en el menú desplegable Código y selecciona Agregar celda de SQL.

  2. Ingresa la siguiente consulta:

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

  3. Haz clic en Ejecutar celda.

    Los resultados de la consulta se guardan automáticamente en un DataFrame llamado df.

  4. Crea otra celda de SQL y cambia el título a female_penguins.

  5. Ingresa la siguiente consulta, que hace referencia al DataFrame que acabas de crear y filtra los resultados para incluir solo pingüinos hembra:

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

  6. Haz clic en Ejecutar celda.

    Los resultados de la consulta se guardan automáticamente en un DataFrame llamado female_penguins.

Visualiza los resultados en un notebook de Colab Enterprise

  1. En el notebook, haz clic en el menú desplegable Código y selecciona Agregar celda de visualización.

  2. Haz clic en Elige un DataFrame y, luego, selecciona female_penguins.

    Aparecerá una interfaz de gráfico.

  3. Haz clic en Diagrama de dispersión para abrir un menú de gráficos y, luego, selecciona el Gráfico de barras verticales.

  4. En la sección Métrica, verifica que aparezcan culmen_length_mm y culmen_depth_mm. Si falta una métrica, haz clic en Agregar métrica y selecciónala. Para quitar una métrica, mantén el puntero sobre el nombre de la métrica y, luego, haz clic en Cerrar.

  5. Mantén el puntero sobre el tipo de agregación (por ejemplo, AVG o SUM) para revelar el ícono y, luego, haz clic en él para cambiar el tipo de agregación a Promedio.

Gráfico de barras que muestra la visualización

Realiza una limpieza

La manera más fácil de eliminar la facturación es borrar el proyecto que creaste para el instructivo.

Para borrar el proyecto, sigue estos pasos:

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Administrar recursos.

    Ir a Administrar recursos

  2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
  3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

¿Qué sigue?