Utiliser des cellules de visualisation

Ce guide explique comment utiliser des cellules de visualisation pour visualiser des données à partir d'un notebook Colab Enterprise.

Les cellules de visualisation peuvent générer des visualisations interactives et modifiables basées sur les données d'un DataFrame dans votre notebook. Vous pouvez configurer une cellule de visualisation pour vous aider à explorer les données et à découvrir des insights. Les options de configuration des cellules de visualisation incluent les éléments suivants :

• Spécifiez les champs utilisés dans la visualisation.
• Sélectionnez un type de graphique, tel qu'un graphique à nuage de points ou un graphique à barres.
• Spécifiez comment les données sont agrégées.
• Modifiez les couleurs, les libellés et le titre de votre visualisation.

Limites

Tenez compte des limites suivantes lorsque vous planifiez votre projet :

• L'option Visualiser sous Étapes suivantes ne s'affiche pas toujours lorsque vous utilisez des DataFrames pandas.
• Gemini dans Colab Enterprise ne peut pas interagir avec les cellules de visualisation. Cela signifie que Gemini ne peut pas lire ni suggérer de modifications dans les cellules de visualisation, et qu'il ne pourra peut-être pas expliquer ni aider à corriger les erreurs générées par les cellules de visualisation.

Avant de commencer

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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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, Compute Engine, Dataform, and Agent Platform APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

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.

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Rôles requis

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour créer un notebook Colab Enterprise, exécuter le code du notebook dans un environnement d'exécution et utiliser des données BigQuery dans le notebook, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet :

• Utilisateur BigQuery (roles/bigquery.user)
• Utilisateur Colab Enterprise (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Créer un DataFrame

Pour utiliser une cellule de visualisation, vous avez besoin de données stockées dans un DataFrame dans votre notebook. Pour créer un DataFrame, vous pouvez exécuter une requête SQL dans une cellule SQL. Pour en savoir plus sur les cellules SQL, consultez Utiliser des cellules SQL.

Pour exécuter une requête SQL et créer un DataFrame, procédez comme suit :

1. Dans la Google Cloud console, accédez à la page Mes notebooks de Colab Enterprise.

   Accéder à "Mes notebooks"

2. Dans le menu Région, sélectionnez la région qui contient votre notebook.

3. Cliquez sur le notebook que vous souhaitez ouvrir. Si vous n'avez pas encore créé de notebook, créez-en un.

4. Dans la barre d'outils, pour ajouter une cellule SQL, cliquez sur le arrow_drop_down Options d'insertion de cellule de code menu, puis sélectionnez Ajouter une cellule SQL.

   

   Votre cellule SQL est ajoutée à votre notebook.

5. Dans votre cellule SQL, saisissez une requête SQL. Par exemple, pour interroger des données de l'ensemble de données public de BigQuery sur les pingouins, vous pouvez saisir les éléments suivants :

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

6. Placez le pointeur de la souris sur la cellule SQL, puis cliquez sur le  Exécuter la cellule bouton.

Le résultat de la requête est automatiquement enregistré dans un DataFrame appelé df.

Créer une visualisation

Pour créer une visualisation à partir d'un DataFrame dans votre notebook, vous pouvez ajouter une cellule de visualisation, puis la configurer pour qu'elle utilise un DataFrame spécifique. Vous pouvez également cliquer sur le bouton Visualiser avec DATAFRAME_NAME si une section Étapes suivantes s'affiche sous un DataFrame généré.

Configurer la visualisation

Une cellule de visualisation génère une visualisation par défaut que vous pouvez configurer à l'aide du panneau latéral de la cellule. Les options de configuration varient en fonction des données que vous utilisez et du type de graphique de la visualisation.

Pour modifier les paramètres de configuration d'une cellule de visualisation, procédez comme suit :

1. Dans la cellule de visualisation, vous pouvez cliquer sur le bouton Données pour afficher les données sous-jacentes utilisées dans la visualisation, ou cliquer sur Mode divisé pour afficher la visualisation et les données sous-jacentes en même temps.