science Este producto o función está en fase experimental (previa a la DG). Los productos y las funciones que se encuentran en la fase previa a la DG pueden tener asistencia limitada, y los cambios en estos productos y funciones podrían no ser compatibles con otras versiones de la fase previa a la DG. Las ofertas que se encuentran en la fase previa a la DG se rigen por las Condiciones Específicas del Servicio de Google Maps Platform. Para obtener más información, consulta las descripciones de las etapas de lanzamiento. Regístrate para probar las estadísticas de Places.
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La función PLACES_COUNT_PER_H3 toma un área geográfica para buscar y devuelve una tabla de recuentos de lugares por celda de H3 en el área de búsqueda.
Como la función PLACES_COUNT_PER_GEO devuelve una tabla, llámala con una cláusula FROM.
Parámetros de entrada:
Obligatorio: El parámetro de filtrogeography que especifica el área de búsqueda. El parámetro geography es un valor definido por el tipo de datos GEOGRAPHY de BigQuery, que admite puntos, cadenas de líneas y polígonos.
Para ver ejemplos del uso de diferentes tipos de ubicaciones geográficas de búsqueda, como ventanas gráficas y líneas, consulta la función PLACES_COUNT.
Obligatorio: Es el parámetro de filtroh3_resolution que especifica la resolución de H3 que se usa para agregar el recuento de lugares en cada celda de H3. Los valores admitidos son del 0 al 8.
Opcional: Son parámetros de filtro adicionales para definir mejor tu búsqueda.
Se muestra lo siguiente:
Es una tabla con una fila por celda de H3. La tabla contiene las columnas h3_cell_index (STRING), geography (GEOGRAPHY), que define el polígono que representa la celda de H3, count (INT64) y sample_place_ids (ARRAY<STRING>), en la que sample_place_ids contiene hasta 250 IDs de lugar para cada celda de H3.
Ejemplo: Recuento de tiendas de comestibles y minimercados accesibles para personas en silla de ruedas por celda de H3
En el siguiente ejemplo, se calcula la cantidad de tiendas de conveniencia y supermercados operativos y accesibles para sillas de ruedas por celda H3 en la ciudad de Nueva York. Las celdas H3 usan un nivel de resolución de 8.
DECLAREgeoGEOGRAPHY;-- Get the geography for New York City.SETgeo=(SELECTgeometryFROM`bigquery-public-data.overture_maps.division_area`WHEREcountry='US'ANDnames.primary='City of New York'LIMIT1);SELECT*FROM`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT_PER_H3`(JSON_OBJECT('geography',geo,'types',["convenience_store","grocery_store"],'wheelchair_accessible_entrance',true,'business_status',['OPERATIONAL'],'h3_resolution',8));
La respuesta de la función:
Visualizar los resultados
En las siguientes imágenes, se muestran estos datos en Looker Studio como un mapa completado.
Cuanto más oscura sea la celda H3, mayor será la concentración de resultados:
Para importar tus datos a Looker Studio, sigue estos pasos:
Ejecuta la función anterior para generar los resultados.
En los resultados de BigQuery, haz clic en Abrir en -> Looker Studio. Tus resultados se importan automáticamente a Looker Studio.
Looker Studio crea una página de informe predeterminada y la inicializa con un título, una tabla y un gráfico de barras de los resultados.
Selecciona todo el contenido de la página y bórralo.
Haz clic en Insertar -> Mapa completado para agregar un mapa completado a tu informe.
En Chart types -> Setup, configura los campos como se muestra a continuación:
El mapa completado aparece como se muestra arriba. De manera opcional, puedes seleccionar Tipos de gráficos -> Estilos para configurar aún más la apariencia del mapa.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-06 (UTC)"],[],[],null,["The `PLACES_COUNT_PER_H3` function takes a geographic area to search\nand returns a table of places counts per [H3](https://h3geo.org/docs/) cell in\nthe search area.\n\nBecause the `PLACES_COUNT_PER_GEO` function returns a table, call it using\na `FROM` clause.\n\n- Input parameters:\n\n - **Required** : The `geography` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the search area. The `geography` parameter a value defined by\n the BigQuery\n [`GEOGRAPHY`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types#geography_type)\n data type, which supports points, linestrings, and polygons.\n\n For examples of using different types of search geographies, such as\n viewports and lines, see\n [`PLACES_COUNT` function](/maps/documentation/placesinsights/experimental/places-count).\n - **Required** : The `h3_resolution` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the [H3](https://h3geo.org/docs/) resolution used to aggregate\n the count of places in each H3 cell. Supported value are from 0 to 8.\n\n - **Optional** : Additional [filter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) parameters to refine\n your search.\n\n- Returns:\n\n - A table with one row per H3 cell. The table contains the columns `h3_cell_index` (`STRING`), `geography` (`GEOGRAPHY`) which defines the polygon representing the H3 cell, and `count` (`INT64`).\n\nExample: Count wheelchair accessible convenience and grocery stores per H3 cell\n\nThe example below computes the number of operational, wheelchair accessible\nconvenience and grocery stores per H3 cell in New York City. The H3 cells use a\n[resolution level](https://h3geo.org/docs/core-library/restable) of 8.\n\nThis example uses the [Overture Maps\nData](https://console.cloud.google.com/marketplace/product/bigquery-public-data/overture-maps)\nBigQuery [public dataset](https://cloud.google.com/bigquery/public-data) to get\nthe geography for New York City.\n| **Note:** Because the response table contains a `geography` field, you can visualize it using tools that support BigQuery `GEOGRAPHY` types. For an example of visualizing the results of a function, see [Visualize\nresults](#visualize_results). For more information and example on visualizing Places Insights results, see [Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data). \n\n```googlesql\nDECLARE geo GEOGRAPHY;\n\n-- Get the geography for New York City.\nSET geo = (SELECT geometry FROM `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`\n WHERE country = 'US' AND names.primary = 'City of New York' LIMIT 1);\n\nSELECT * FROM `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT_PER_H3`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography', geo,\n 'types', [\"convenience_store\",\"grocery_store\"],\n 'wheelchair_accessible_entrance', true,\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'h3_resolution', 8\n )\n);\n```\n\nThe response for the function:\n\nVisualize results\n\nThe following images show this data displayed in Looker Studio as a filled map.\nThe darker the H3 cell the higher the concentration of results:\n\nTo import your data into Looker Studio:\n\n1. Run the function above to generate the results.\n\n2. In the BigQuery results, click **Open in -\\\u003e Looker Studio**. Your results\n are automatically imported into Looker Studio.\n\n3. Looker Studio creates a default report page and initializes it with a title,\n table, and bar graph of the results.\n\n4. Select everything on the page and delete it.\n\n5. Click **Insert -\\\u003e Filled map** to add a filled map to your report.\n\n6. Under **Chart types -\\\u003e Setup** configure the fields as shown below::\n\n7. The filled map appears as above. You can optionally select **Chart types -\\\u003e\n Styles** to further configure the appearance of the map.\n\nFor more information and example on visualizing Places Insights results, see\n[Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data)."]]