הצגה חזותית של תוצאות השאילתה

אתם יכולים להשתמש בתאי תצוגה חזותית ב-notebooks של Colab Enterprise כדי ליצור ולהתאים אישית תרשימים וגרפים מנתוני BigQuery בלי לכתוב קוד Python. כשאתם בוחנים את תוצאות השאילתה באופן חזותי בסביבת ה-Notebook, אתם יכולים לזהות מגמות ולנתח מערכי נתונים גדולים בלי להפריע לתהליך העבודה.

במדריך הזה תשתמשו בתאי המחשה חזותית ב-notebooks של Colab Enterprise כדי לנתח נתונים ממערך הנתונים הציבורי bigquery-public-data.ml_datasets.penguins. המשימות שתבצעו:

  1. להריץ שאילתות SQL ישירות ב-notebook.
  2. לסנן את תוצאות השאילתה באמצעות Python DataFrames.
  3. ליצור ולהתאים אישית תרשימי עמודות אנכיים בלי לכתוב קוד.

לפני שמתחילים

  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. מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט ב- Google Cloud .

  3. מוודאים ש-BigQuery API מופעל.

    הפעלת ה-API

    אם יצרתם פרויקט חדש, BigQuery API מופעל באופן אוטומטי.

ההרשאות הנדרשות

כדי ליצור ולהריץ קובצי Notebook, צריך את התפקידים הבאים בממשק של ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM):

יצירת Notebook ב-Colab Enterprise

כדי ליצור תיקיית Notebook חדשה, פועלים לפי ההוראות במאמר יצירת תיקיית Notebook מעורך BigQuery.

הרצת שאילתת SQL ב-notebook של Colab Enterprise

כדי להריץ שאילתת SQL ב-notebook, מבצעים את השלבים הבאים:

  1. ב-notebook, לוחצים על התפריט הנפתח Code ובוחרים באפשרות Add SQL cell.

  2. מזינים את השאילתה הבאה:

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

  3. לוחצים על Run cell.

    תוצאות השאילתה נשמרות באופן אוטומטי ב-DataFrame שנקרא df.

  4. יוצרים עוד תא SQL ומשנים את הכותרת ל-female_penguins.

  5. מזינים את השאילתה הבאה, שמפנה ל-DataFrame שיצרתם ומסננת את התוצאות כך שיכללו רק פינגווינים נקבות:

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

  6. לוחצים על Run cell.

    תוצאות השאילתה נשמרות באופן אוטומטי ב-DataFrame שנקרא female_penguins.

הצגת התוצאות באופן חזותי ב-notebook ב-Colab Enterprise

  1. ב-notebook, לוחצים על התפריט הנפתח Code ובוחרים באפשרות Add visualization cell.

  2. לוחצים על Choose a dataframe ובוחרים באפשרות female_penguins.

    מופיע ממשק של תרשים.

  3. לוחצים על תרשים פיזור כדי לפתוח תפריט תרשימים, ואז בוחרים באפשרות תרשים עמודות אנכי.

  4. בקטע Metric, מוודאים שמופיעים המדדים culmen_length_mm ו-culmen_depth_mm. אם חסר מדד, לוחצים על Add metric ובוחרים אותו. כדי להסיר מדד, מעבירים את הסמן מעל שם המדד ולוחצים על סגירה.

  5. מעבירים את העכבר מעל סוג הצבירה (לדוגמה, AVG או SUM) כדי להציג את הסמל , ואז לוחצים עליו כדי לשנות את סוג הצבירה ל-Average.

תרשים עמודות להמחשה

הסרת המשאבים

הדרך הקלה ביותר לבטל את החיוב היא למחוק את הפרויקט שיצרתם בשביל המדריך.

כדי למחוק את הפרויקט:

  1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Manage resources.

    כניסה לדף Manage resources

  2. ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים למחוק ולוחצים על Delete.
  3. כדי למחוק את הפרויקט, כותבים את מזהה הפרויקט בתיבת הדו-שיח ולוחצים על Shut down.

המאמרים הבאים