Utilizza le celle di visualizzazione

Questa guida descrive come utilizzare le celle di visualizzazione per visualizzare i dati da un notebook Colab Enterprise.

Le celle di visualizzazione possono generare visualizzazioni interattive e modificabili in base ai dati di un DataFrame nel notebook. Puoi configurare una cella di visualizzazione per esplorare i dati e scoprire informazioni. Le opzioni di configurazione delle celle di visualizzazione includono quanto segue:

• Specifica i campi utilizzati nella visualizzazione.
• Seleziona un tipo di grafico, ad esempio un grafico a dispersione o un grafico a barre.
• Specifica la modalità di aggregazione dei dati.
• Modifica i colori, le etichette e il titolo della visualizzazione.

Limitazioni

Tieni presente le seguenti limitazioni quando pianifichi il progetto:

• L'opzione Visualizza in Passaggi successivi non viene sempre visualizzata quando lavori con i DataFrame pandas.
• Gemini in Colab Enterprise non può interagire con le celle di visualizzazione. Ciò significa che Gemini non può leggere o suggerire modifiche alle celle di visualizzazione e potrebbe non essere in grado di spiegare o aiutare a correggere gli errori generati dalle celle di visualizzazione.

Prima di iniziare

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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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Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per creare un notebook Colab Enterprise, eseguire il codice del notebook su un runtime e utilizzare i dati di BigQuery nel notebook, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul progetto:

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

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Crea un DataFrame

Per utilizzare una cella di visualizzazione, devi disporre di dati archiviati in un DataFrame all'interno del notebook. Per creare un DataFrame, puoi eseguire una query SQL in una cella SQL. Per saperne di più sulle celle SQL, consulta Utilizzare le celle SQL.

Per eseguire una query SQL e creare un DataFrame:

1. Nella Google Cloud console, vai a alla pagina I miei notebook di Colab Enterprise.

   Vai a I miei notebook

2. Nel menu Regione, seleziona la regione che contiene il notebook.

3. Fai clic sul notebook che vuoi aprire. Se non hai ancora creato un notebook, creane uno.

4. Nella barra degli strumenti, per aggiungere una cella SQL, fai clic sul arrow_drop_down menu Opzioni di inserimento della cella di codice e seleziona Aggiungi cella SQL.

   

   La cella SQL viene aggiunta al notebook.

5. Nella cella SQL, inserisci una query SQL. Ad esempio, per eseguire query sui dati del set di dati pubblico di BigQuery sui pinguini, puoi inserire quanto segue:

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

6. Tieni il puntatore sopra la cella SQL, quindi fai clic sul  Esegui cella pulsante.

L'output della query viene salvato automaticamente in un DataFrame denominato df.

Crea una visualizzazione

Per creare una visualizzazione da un DataFrame nel notebook, puoi aggiungere una cella di visualizzazione e poi configurarla per utilizzare un DataFrame specifico. In alternativa, se viene visualizzata una sezione Passaggi successivi sotto un DataFrame generato, puoi fare clic sul pulsante Visualizza con