BigQuery DataFrames (BigFrames) вводит новый .bigquery accessor, позволяющий пользователям запускать продвинутое машинное обучение напрямую в знакомых pandas DataFrames. Эта интеграция позволяет бесшовно вызывать корпоративные AI-функции BigQuery в облачной инфраструктуре. Для задач, таких как линейная регрессия, пользователи теперь могут использовать ai.predict() непосредственно на данных BigQuery, обходя локальное обучение. Доступ .bigquery переводит операции pandas в Google Standard SQL, выполняя модели нативно на BigQuery. Настройка среды требует конкретных ролей Google Cloud и установки pandas и bigframes. Функции ИИ доступны как для серии pandas, так и для DataFrames. Для Series ai.embed() вычисляет текстовые вложения, а ai.similarity() — показатели косинуса сходства. Функции DataFrame обрабатывают многостолбцовые операции, такие как ai.forecast() для прогнозирования временных рядов и ai.if_() для фильтрации строк на естественном языке. Эти функции абстрагируют сложность облачной инфраструктуры и выполнения моделей. Цель — дать дата-сайентистам возможность выполнять сложные задачи ИИ, не выходя за пределы экосистемы Python. Поддерживаемые функции включают генерацию встраиваний, классификацию, прогнозирование и предиктивное моделирование. Функции ИИ BigQuery внутри pandas упрощают масштабирование рабочих процессов машинного обучения.