Visualiser les résultats de requête

Vous pouvez utiliser des cellules de visualisation pour générer et personnaliser des graphiques pour des analyses à grande échelle sans quitter l'environnement de votre notebook. Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :

  1. Exécutez une requête SQL à l'aide de l'ensemble de données publiques bigquery-public-data.ml_datasets.penguins.
  2. Itérez sur les résultats de vos requêtes à l'aide de cellules SQL.
  3. Utilisez une cellule de visualisation pour analyser les caractéristiques des manchots selon les espèces.

Avant de commencer

  1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance 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. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Cloud de Confiance .

  3. Vérifiez que l'API BigQuery est activée.

    Activer l'API

    Si vous avez créé un nouveau projet, l'API BigQuery est automatiquement activée.

Autorisations requises

Pour créer et exécuter des notebooks, vous avez besoin des rôles IAM (Identity and Access Management) suivants :

Créer un notebook

Pour créer un notebook, suivez les instructions de la section Créer un notebook à partir de l'éditeur BigQuery.

Exécuter une requête

Pour exécuter une requête SQL dans un notebook, procédez comme suit :

  1. Pour créer une cellule SQL dans votre notebook, cliquez sur SQL.

  2. Saisissez la requête suivante :

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

  3. Cliquez sur Exécuter la cellule.

    Les résultats de la requête sont automatiquement enregistrés dans un DataFrame appelé df.

  4. Créez une autre cellule SQL et remplacez le titre par female_penguins.

  5. Saisissez la requête suivante, qui fait référence au DataFrame que vous venez de créer et filtre les résultats pour n'inclure que les manchots femelles :

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

  6. Cliquez sur Exécuter la cellule.

    Les résultats de la requête sont automatiquement enregistrés dans un DataFrame appelé female_penguins.

Visualiser les résultats

  1. Pour créer une cellule de visualisation dans votre notebook, cliquez sur Visualisation.

  2. Cliquez sur Choisir un DataFrame, puis sélectionnez female_penguins.

    Une interface de graphique s'affiche.

  3. Cliquez sur Graphique à nuage de points pour ouvrir un menu de graphiques, puis sélectionnez Graphique à barres verticales.

  4. Dans la section Métrique, vérifiez que culmen_length_mm et culmen_depth_mm s'affichent. Si une métrique est manquante, cliquez sur Ajouter une métrique et sélectionnez-la. Pour supprimer une métrique, pointez sur son nom, puis cliquez sur Fermer.

  5. Pour chaque métrique, cliquez sur  Modifier. Pour Agrégation, sélectionnez Moyenne.

Graphique à barres montrant la visualisation

Effectuer un nettoyage

Le moyen le plus simple d'empêcher la facturation est de supprimer le projet que vous avez créé pour ce tutoriel.

Pour supprimer le projet :

  1. Dans la console Cloud de Confiance , accédez à la page Gérer les ressources.

    Accéder à la page "Gérer les ressources"

  2. Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
  3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Étapes suivantes