pandas.read_gbq

pandas.read_gbq(query, project_id=None, index_col=None, col_order=None, reauth=False, verbose=True, private_key=None, dialect='legacy', **kwargs) [source]

Загрузка данных из Google BigQuery.

Основной метод, вызываемый пользователем для выполнения запроса в Google BigQuery и чтения результатов в pandas DataFrame.

Для этой функции требуется пакет pandas-gbq.

Авторизация в службе Google BigQuery осуществляется через OAuth 2.0.

• Если «private_key» не указан:

  По умолчанию используются «стандартные учетные данные приложения».

  Если стандартные учетные данные приложения не найдены или ограничены, используются учетные данные пользователя. В этом случае вас попросят предоставить разрешения для продукта «pandas GBQ».

• Если «private_key» указан:

  Для аутентификации будут использоваться учетные данные учетной записи службы.

Параметры:

query : str Запрос SQL-подобного типа для возвращения значений данных project_id : str Идентификатор проекта учетной записи Google BigQuery. index_col : str (необязательно) Имя столбца результата для использования в качестве индекса в результирующем DataFrame col_order : list(str) (необязательно) Список имён столбцов BigQuery в желаемом порядке для результирующего DataFrame reauth : boolean (по умолчанию False) Принудительно выполнить повторную аутентификацию Google BigQuery пользователя. Это полезно, если используются несколько учетных записей. verbose : boolean (по умолчанию True) Подробный вывод private_key : str (необязательно) Закрытый ключ учетной записи службы в формате JSON. Может быть путем к файлу или содержимым строки. Это полезно для аутентификации на удаленном сервере (например, jupyter iPython notebook на удаленном хосте) dialect : {‘legacy’, ‘standard’}, default ‘legacy’ ‘legacy’ : Использование устаревшего диалекта SQL BigQuery. ‘standard’ : Использование стандартного SQL BigQuery, совместимого со стандартом SQL 2011. Для получения дополнительной информации см. Справочник по SQL BigQuery **kwargs : произвольные ключевые аргументы configuration (dict): параметры конфигурации запроса для обработки задания. Например: configuration = {‘query’: {‘useQueryCache’: False}} Для получения дополнительной информации см. Справочник по SQL BigQuery

Возвращает:

df: DataFrame DataFrame, представляющий результаты запроса