Pandas/Google BigQuery:模式不匹配导致上传失败
Pandas和Google BigQuery都是云计算领域中常用的工具和平台。下面是关于Pandas和Google BigQuery以及与问题相关的一些知识和解决方案的详细说明。
Pandas:
- 概念：Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理工具，提供了高效的数据结构和数据分析功能，是进行数据清洗、处理和分析的重要工具。
- 分类：Pandas主要用于结构化数据的处理和分析，可以处理包括表格、CSV文件、数据库等形式的数据。
- 优势：Pandas具有丰富的数据处理和分析功能，可以进行数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，支持快速的数据处理和分析任务。
- 应用场景：Pandas广泛应用于数据科学、数据分析、机器学习等领域，适用于各种规模的数据处理和分析任务。
关于模式不匹配导致上传失败的问题，可以尝试以下解决方案：
- 检查数据格式：确保要上传到Google BigQuery的数据与目标表的模式（列名和数据类型）匹配。可以使用Pandas的
dtypes属性检查数据的列名和数据类型，并与目标表的模式进行比较。 - 数据转换：如果数据与目标表的模式不匹配，可以使用Pandas提供的数据转换功能进行处理。例如，使用
astype()方法将数据转换为目标数据类型，使用rename()方法更改列名等。 - 数据清洗：在上传之前，对数据进行必要的清洗和预处理，以确保数据的完整性和一致性。例如，处理缺失值、删除重复项、调整数据格式等。
- BigQuery Schema自动推断：Google BigQuery可以自动推断数据的模式，但这种推断可能不准确。在上传数据时，可以使用BigQuery提供的
--autodetect参数，让BigQuery自动推断模式。但是建议在上传之前明确指定模式，以避免潜在的错误。 - 使用Google BigQuery API：如果上传失败，可以尝试使用Google BigQuery的API来实现更精细的控制和调试。可以使用Pandas提供的
to_gbq()方法将数据直接上传到BigQuery，或使用BigQuery的API进行数据导入。
腾讯云相关产品：
- 如果您在使用腾讯云的服务，可以考虑使用腾讯云的数据仓库产品TencentDB for TDSQL、TencentDB for MariaDB等来存储和管理结构化数据。
- 对于大规模数据处理和分析任务，可以考虑使用腾讯云的大数据分析平台DataWorks，它提供了完整的数据处理和分析解决方案。
- 此外，腾讯云还提供了云数据库Redis、云数据库MongoDB等产品，可以根据具体需求选择适合的产品。
希望以上解释和建议对您有帮助。如需了解更多详细信息，请参阅以下链接：
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我正在使用BigQuery应用程序使用Google。
我有一个包含列表的字段的dataframe，让我们称之为“关键字”。我还有一个BigQuery表，其关键字字段是STRING和mode=REPEATED。
这是我的BigQuery表的架构：
SCHEMA = [
bq.SchemaField("id", "STRING", mode="NULLABLE"),
bq.SchemaField("fecha", "DATE", mode="NULLABLE"),
bq.Sch
浏览 0提问于2019-04-11得票数 2
回答已采纳
我正在尝试通过pandas将一个表附加到另一个表，从BigQuery中提取数据并将其发送到另一个BigQuery dataset。虽然表模式完全相同，但我收到错误“”请验证结构和“pandas_gbq.gbq.InvalidSchema:请验证DataFrame中的结构和数据类型是否与目标表的模式匹配。”
这个错误发生在我之前改写表的地方，但在这种情况下，数据集太大，无法做到这一点(这不是一个可持续的解决方案)。
df = pd.read_gbq(query, project_id="my-project", credentials=bigquery_key,
浏览 0提问于2019-06-11得票数 11
pandas.to_gbq()最近开始返回一个错误，尽管df模式/数据类型与BigQuery表的数据类型完全相同，但当我试图将数据添加到BigQuery表时，返回了一个错误。
下面的代码片段：
df.to_gbq(destination_table = PROCESSED_DATA_TABLE_NAME,
project_id = PROJECT_NAME,
if_exists = 'append')
返回：
File ~\Documents\DartsModel\update_processed_visit_data\main_de
浏览 49提问于2022-07-08得票数 3
我正试图使用pandas.DataFrame函数文档化的pandas.DataFrame.to_gbq()将一个上传到Google。问题是，to_gbq()只需2.3分钟，而直接上传到Google只需不到一分钟。我计划上传一堆数据(~32)，每个数据集的大小相似，所以我想知道更快的选择是什么。
这是我正在使用的脚本：
dataframe.to_gbq('my_dataset.my_table',
'my_project_id',
chunksize=None, # I have tried w
浏览 1提问于2018-02-20得票数 37
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我正在使用pubsub中的“”特性，通过数据流将一个常规的JSON传递给bigquery。
但是，它工作了一秒钟，这意味着一些条目可以正确地传递到bigquery。但是现在我在数据流日志上发现了错误
java.lang.RuntimeException: java.io.IOException:插入失败：[{“错误”：{“debugInfo”：“”、“位置”：“_comments”、“消息”：“没有这样的字段”、“原因”：“无效”}，“索引”：0}] org.apache.beam.sdk.io.gcp.bigquery.StreamingWriteFn.flushRows(Streamin
浏览 1提问于2018-03-27得票数 1
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我有一份我和jobs().insert()一起管理的工作
目前，我的工作失败了：
2014-11- 11 :19:15,937 -错误- bigquery -无效:无法将值转换为字符串
考虑到我有500+列，我发现这个错误消息是无用的，而且非常可悲。如何从BigQuery获得正确和更好的错误详细信息？
浏览 3提问于2014-11-11得票数 1
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我有用于开发Azure函数应用程序的Python代码，代码涉及我导入google-cloud-bigquery库。我在项目文件夹中有一个包含上述库的requirements.txt列表。现在，我尝试以以下两种方式导入它：
import google.cloud.bigquery
import google.oauth2.service_account
和
from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
但我发现了一个错误：
执行函数时的异常: Functions.test_function
浏览 2提问于2019-10-09得票数 0
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我正在使用谷歌的BigQuery API与服务帐户授权在C#控制台应用程序。
当我试图加载CSV作业时，它会引发“值不能为空。参数名: baseUri”异常。它只在单个表上特定，当我更改表名时，所有这些都会得到工作。
下面是堆栈跟踪：
at Microsoft.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.ThrowForNonSuccess(Task task)
at Microsoft.Runtime.CompilerServices.TaskAwaiter.HandleNonSuccess(Task task)
at Microsoft.Runti
浏览 0提问于2015-06-18得票数 2
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有没有办法将dask数据帧上传到bigquery表中？据我所知，Bigquery支持熊猫。 假设我们有df as pandas dataframe： from google.cloud import bigquery
bq_table_path=`project_id.dataset_id.table_name`
bigquery_client=bigquery.client(project=project_id)
bigquery_client.load_table_from_dataframe(df,bq_table_path) 在dask dataframe中呢？我得到了以下错误： N
浏览 26提问于2021-09-20得票数 0
我正在尝试将Google JSON文件加载到200k+ BigQuery中。数据集是出纳员数据，在一些交易中使用一张折扣凭证，在一些交易中使用一张以上的凭证，而在其他交易中不使用凭证。因此，一些字段在一个文件中是可重复的，但在另一个文件中为空。
加载时，我得到一个错误：
BigQuery error in load operation: Error processing job
'***': Invalid schema update. Field PromoPtn has changed mode from REPEATED to NULLABLE
如何在BigQuery中处
浏览 2提问于2017-05-04得票数 0
1回答
我正在使用Python (Pandas)将数据从CSV转换为Parquet，以便稍后将其加载到Google BigQuery中。我有一些包含缺失值的整数列，由于Pandas0.24.0，我可以将它们存储为Int64 dtype。
是否有一种方法也使用Int64的dtype在一个拼花文件？对于缺少值的ints，我找不到一个干净的解决方案(因此它们在BigQuery中保持为整数)。
我已经尝试将它直接导入到BigQuery，并得到了与使用Pandas转换为拼花时相同的错误(如下图所示)。
导入包含缺失值的int列的CSV：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
浏览 1提问于2019-06-03得票数 10
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Google BigQuery在上“在BigQuery API或命令行工具中增加了对Avro源代码格式的加载操作和联邦数据源的支持”。它说“这是Avro格式支持的Beta版本，任何SLA或弃用策略都没有涵盖这一特性，并且可能会受到向后不兼容的更改。”但是，我希望这个特性能起作用。
我没有找到任何关于如何使用Avro格式加载的代码示例。我没有找到关于如何使用bq-tool进行加载的示例。
这是我的实际问题。我还无法以Avro格式将数据加载到BigQuery中。
使用bq-tool执行以下操作。数据集、表名和桶名已被混淆：
$ bq extract --destination_format=AVR
浏览 5提问于2016-04-20得票数 1
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2回答
我有一个成功的管道，使用在计算实例上运行的云dataflow将数据从pub/sub传输到bigquery，而不是在实际的dataflow运行器上运行。
今天我已经更新了BQ表模式，似乎没有发生新的插入。我可以查看机器上的日志，一切正常- dataflow没有报告任何错误。
有没有办法从bigquery访问流日志以检查错误。
编辑:总结我的问题是，我是否能够从apache beam SDK或bigquery获得更详细的日志记录，以查看这些数据的结束位置。
我在stackdriver中查看了一下，但这似乎没有为流日志创建条目。
浏览 22提问于2019-11-22得票数 2
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我跟踪了大约25万个时间序列文件，我已经上传到Google bigquery。每天，每个系列都有大约200个新行，这些行应该通过一些API下载，然后上传到bigquery。我已经设置了一个python脚本，它首先连接到Google BigQuery以获取每个时间系列的最后日期，然后该脚本使用多进程创建10个进程，每个进程连接到一些API并下载丢失的数据。下载后，大约需要2秒，我需要将数据输入BigQuery。目前，我使用名为pandas的to_gbq函数上传数据，并计时了上传所需的时间，结果如下：
1,000 rows takes 45 seconds
10,000 rows take
浏览 2提问于2017-07-07得票数 0
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我正在一个python的pipenv环境中工作，当我导入bigquery时，它失败了：
from google.cloud import bigquery
返回：
Traceback (most recent call last):
File "/Users/orennieberg/Documents/git/guestybot/main.py", line 1, in <module>
from google.cloud import bigquery
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/google/
浏览 60提问于2021-05-06得票数 0
我正在尝试通过设置服务器服务器auth将本地文件加载到bigquery。我已经完成了以下步骤
创建的服务帐户
为该帐户创建JSON密钥文件
激活服务
gcloud auth activate-service-account命令
登入
gcloud / auth登录
尝试执行python脚本将文件上载到BigQuery
范围=
'https://www.googleapis.com/auth/bigquery'，'https://www.googleapis.com/auth/bigquery.insertdata‘凭据= ServiceAccount
浏览 2提问于2016-06-10得票数 0
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1回答
我的作业id是job_7mb6iw3BHoMRC09US9Vqq-Qd06s，当通过该作业在bigquery上上传数据时，数据没有上传到Bigquery上。而且我没有收到任何错误。
浏览 2提问于2014-12-11得票数 0
我试图使用模板“Cloud上的文本文件到BigQuery”运行数据流批处理作业。前三个步骤正在工作，但在最后一个阶段失败了，给出了错误：Error message from worker: java.lang.RuntimeException: Failed to create job with prefix beam_bq_job_LOAD_textiotobigquerydataflow0releaser1025091627592969dd_1a449a94623645758e91dcba53a86498_fc44bdad405c2c80860231502c18eb1e_00001_000
浏览 17提问于2022-11-10得票数 -1
我有一个很大的CSV文件(将近10,000行)，我试图将它上传到BigQuery上，但出现了以下错误：
ile-00000000: CSV表引用列位置8，但从位置622开始的行仅包含8列。(错误码:无效)
有没有人能告诉我一个可能的推理方法？我仔细检查了我的Schema，它看起来没问题。
谢谢
浏览 0提问于2016-11-09得票数 0
我有一个conda环境，我想在其中安装Jupyter，以便与Google BigQuery一起使用。 谷歌在https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-jupyter和https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-jupyter#install_the_client_libraries上提供了使用Jupyter和BigQuery的文档，声明可以使用以下方式安装所需的依赖项： pip install --upgrade 'google-cloud-bigquery[bqstorag
浏览 10提问于2021-10-31得票数 0
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我一直在使用Python运行一个Dataflow作业，它利用了熊猫库。它突然开始失败，出现了以下错误：
文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas_gbq/auth.py"，行305，在_try_credentials client = bigquery.Client(project=project_id，credentials=credentials)中
文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/google/cloud/bigquery/client.py"，第
浏览 0提问于2019-05-20得票数 0
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我刚刚开始使用python (Python)( BigQuery API，)，在简要地试用了()之后，我意识到pandas不支持记录类型，即不支持嵌套字段。
现在，我正在尝试将嵌套数据上载到BigQuery。我设法用相应的Schema创建了表，但是我很难上传json数据。
from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery import Dataset
from google.cloud.bigquery import LoadJobConfig
from google.cloud.bigquery import Schem
浏览 0提问于2018-05-23得票数 1
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在Google BigQuery中，我想检查一下“确认”或“确认”：
REGEXP_CONTAINS(h.page.PagePath, r'Confirm') or
REGEXP_CONTAINS(h.page.PagePath, r'confirm'))
我是一个Perl人，在Perl中我们是这样做的。
$foo =~ /confirm/i # case-insensitive
谷歌BigQuery有什么标志可以修改REGEXP_MATCH吗？我在他们的网上文档中没有看到任何例子。
浏览 2提问于2017-03-23得票数 9
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我正在尝试将csv文件从我的google存储桶加载到bigquery。没有额外的游行，只是简单的装载操作。但失败了。
下面是代码片段：
def bigquery_commit(element):
from google.cloud import bigquery
PROJECT = 'emerald-990'
source = contact_options.output.get()
client = bigquery.Client(project=PROJECT)
dataset_ref = client.dataset('
浏览 10提问于2020-01-23得票数 1
当我将数字数据(int64或float64)从Pandas数据Type上传到“数字”谷歌BigQuery数据类型时，我得到了以下错误：
pyarrow.lib.ArrowInvalid:得到长度为8的字节串(预期为16)
我试图从Pandas dataframe中更改“tt”字段的数据类型，但没有结果：
df_data_f['tt'] = df_data_f['tt'].astype('float64')
和
df_data_f['tt'] = df_data_f['tt'].astype('int
浏览 4提问于2020-04-25得票数 3
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我正在编写一个脚本，在该脚本中我将向BigQuery发送一个数据文件：
load_job = bq_client.load_table_from_dataframe(
df, '.'.join([PROJECT, DATASET, PROGRAMS_TABLE])
)
# Wait for the load job to complete
return load_job.result()
这很好，但前提是已经在BigQuery中定义了模式，或者我在脚本中定义了作业的模式。如果未定义任何架构，则我将出现以下错误：
Traceback (most recent call
浏览 11提问于2020-01-10得票数 13
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我需要上传一个记录从平面文件到BigQuery表。下面是用分隔符作为‘$’上传的示例文件：
LCR_REF_OPS_DEPOSITS$amm_reporting_row:string,amm_section:string,amm_report_row_desc:string,amm_subsection_row:float,amm_subsection_desc:string$$csv$|$REF$1$"$$$$TRUE$Sample file$ALT REF
问题是，在其中一列中，我需要上传引号(“)，因为它而导致上传失败。
bigquery_client = bigquery.Cl
浏览 1提问于2017-08-14得票数 1
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如何修复此错误？
错误:模块“google.cloud.bigquery_storage”没有属性“BigQueryReadClient”
无法查询BigQuery表并将结果保存到Pandas DataFrame。套餐：
google-api-core==1.23.0
google-api-python-client==1.12.8
google-auth==1.23.0
google-auth-httplib2==0.0.4
google-auth-oauthlib==0.4.1
google-bigquery==0.14
google-cloud-bigquery==2.6.1
goog
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
AttributeError:模块'pyarrow‘没有属性'decimal256’似乎是bigquery python包的错误，应该如何处理？ 整个堆栈是： File "/opt/conda/default/lib/python3.7/site-packages/google/cloud/bigquery/__init__.py", line 35, in <module>
from google.cloud.bigquery.client import Client
File "/opt/conda/default/li
浏览 38提问于2021-08-20得票数 1
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我有.db文件存储在谷歌云存储桶中。这些文件每天上传。我希望在.db文件中将特定的表数据流/写到BigQuery表中。我已经尝试写一个云功能，连接到sqlite，并获取记录在熊猫数据，并加载到烧烤表。我的python程序无法工作，因为它无法在运行时连接到sqlite并从中获取数据。
我的代码：
import sqlite3
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage
def bqDataLoad(event, context):
storage_clien
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
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尝试使用带有BigQuery函数的SQL查询从经过身份验证的pandas.read_gbq()表中读取一些数据。在此之前已经成功地执行了数十次。然而，奇怪的是，从今天早上开始，它一直在失败
google.protobuf.FileOptions.php_metadata_namespace“：”找不到字段KeyError
尝试不同的BigQuery表，但结果相同。此外，检查BigQuery控制台中的SQL查询以确保正确性。
pd.read_gbq(query, projectid,dialect="standard")
---> 16 pd.read_gbq(q
浏览 0提问于2019-06-13得票数 0
我正在运行常规上传作业，以便将csv上传到BigQuery。作业每小时运行一次。根据最近的失败日志，它说：
Error: [REASON] invalid [MESSAGE] Invalid argument: service.geotab.com [LOCATION] File: 0 / Offset:268436098 / Line:218637 / Field:2
Error: [REASON] invalid [MESSAGE] Too many errors encountered. Limit is: 0. [LOCATION]
我转到了218638行(原始的csv有一个标题，所以
浏览 0提问于2015-11-20得票数 0
我一直试图在页面上运行代码，该页面描述了如何在使用pandas_gbq.read_gbq函数之前进行身份验证：
import pandas_gbq
import pydata_google_auth
SCOPES = [
'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform',
'https://www.googleapis.com/auth/drive',
]
credentials = pydata_google_auth.get_user_credentials(
SCOPES,
浏览 0提问于2019-07-16得票数 1
1回答
我试图列出许多项目在大查询中运行的作业，使用的是拥有gcp项目所有者访问的用户帐户。我们使用python，所有这些过程都运行在VM实例上。但是，列出作业失败了，因为VM实例的默认服务帐户没有其他项目的权限。
我无法理解的是，当用户拥有所有访问权限时，为什么要使用服务帐户。我们不想创建一个具有所有者访问权限的服务帐户，所以我们可以只使用自己的帐户而不使用服务帐户来列出烧烤作业。
下面是我用来列出作业的python代码：
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
client = bigquery.Client(project=&
浏览 2提问于2019-02-07得票数 0
回答已采纳
我们已经建立了一个Google扩展，允许用户将工作表上传到BigQuery。它是基于古普斯脚本的。相当简单。扩展“发送”工作表到BigQuery作为BigQuery表。它被称为Google的BigQuery Uploader，你可以在Chrome商店查看它。
上传者创造就业机会，以创建表格，然后我们等待和要求的工作状态。它在99%的情况下工作-上传进入和我们得到“成功的信息”从烧烤API回来。该扩展每天进行数千次上传，不合格率低于5% (包括人工输入错误)。
但是，我们收到了用户的随机投诉，这些用户收到了以下错误: Error: GoogleJsonResponseException: API
浏览 4提问于2020-08-10得票数 1
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我们有一个sql脚本，并希望在bigquery中使用BQ客户端从apache气流中执行它。我们正在使用python函数生成sql脚本。在运行此脚本时，如果有任何问题，请忽略它，只运行成功/有效语句。有可能吗？
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
script_t="""insert into table1 select col1 from db.tab2;
insert into table1 select col2 from db.tab3;"""
res
浏览 5提问于2021-12-24得票数 1
我正在尝试将数据集上传到bigquery，这样我就可以查询数据了。数据集当前位于csv中，每行的所有数据都在一列中，并以逗号分隔。我希望使用逗号作为分隔符将数据拆分为多个列。
当尝试使用自动检测模式上载时，已检测到10列，但它们被称为'string_0，string_1，string_2等‘，并且这些行仍然将所有数据放在第一列中。
当尝试通过手动输入模式进行上传时，我收到以下错误：
CSV table encountered too many errors, giving up. Rows: 1; errors: 1.
CSV table references column posit
浏览 2提问于2020-02-10得票数 0
1回答
我正在学习本教程
https://developers.google.com/bigquery/docs/authorization#service-accounts-appengine
这是我的main.py代码
import httplib2
from apiclient.discovery import build
from google.appengine.ext import webapp
from google.appengine.ext.webapp.util import run_wsgi_app
from oauth2client.appengine import AppA
浏览 2提问于2012-11-12得票数 1
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我刚刚开始用Java构建bigquery上传器。目标是下载一个完整的twitter流并将其上传到每小时一次的桶中，然后在Dremel中为主题检测和跟踪项目处理这些内容。这都是Eclipse中MacOSX上的Java，加上带有本地Nexus代理的Maven。
我被困在了起点；找到并编译了一个简单的Java示例，它对CSV文件进行身份验证和上传。我发现的最接近的是，虽然我不明白为什么我需要一个bigquery项目的appengine。稍后再研究。
问题是，该项目不会在maven中构建。eclipse中没有显示错误标志，但eclipse错误标志通常是不可靠的。pom在此元素上显示一个红色eclips
浏览 2提问于2012-08-12得票数 0
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今天我试着用我的新电脑运行我在工作中用到的库，但我在尝试导入bigquery时遇到了这个错误： ---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
from google.cloud import bigquery
~\anaconda3\envs\base\lib\site-packages\google\cloud\bigquery\__
浏览 6提问于2020-10-28得票数 0
我正在运行以下云函数。它成功运行并指示数据已加载到表中。但是，当我查询BigQuery时，没有添加任何数据。我没有错误，也没有迹象表明它不起作用。
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
def download_data(event, context):
df = pd.read_csv('https://covid.ourworldindata.org/data/ecdc/full_data.csv')
# Create an empty list
Row_
浏览 0提问于2020-03-25得票数 3
3回答
目前，我们正在将从供应商API检索到的数据上传到Google Datastore。想知道什么是数据存储和查询数据的最佳方法。
我将需要查询数百万行的数据，并将从数据中提取自定义工程功能。因此，我想知道是应该直接将数据加载到BigQuery中并对其进行查询以加快处理速度，还是应该将其存储在数据存储中，然后将其移动到BigQuery中进行查询？我将使用pandas对存储的数据进行统计。
浏览 0提问于2017-07-12得票数 0
1回答
我试图使用Simba连接将BigQuery视图的结果导出到Excel。我正在查询的视图引用了链接到Google的表，但是我无法获得传递给Google工作表的权限，从而获得错误：
Simba {20}查询执行失败:访问被拒绝: BigQuery BigQuery:没有找到带有Google范围的OAuth令牌。
Google是使用访问BigQuery的同一个Google帐户创建的，并且ODBC连接上有“请求”设置。
有人知道我怎么解决这个问题吗？
艾伦
浏览 1提问于2018-02-07得票数 2
我正在做一个从API到Google BigQuery环境的ETL。在尝试使用pandas_gbq.to_gbq()将熊猫数据帧上传到bigquery时，我遇到了这个错误： google.api_core.exceptions.BadRequest: 400 Error while reading data, error message: Error
detected while parsing row starting at position: 0. Error: Bad character (ASCII 0) encountered. 在检查了我收到此错误的行之后，我找不到ASCII符号
浏览 31提问于2021-10-11得票数 3
2回答
我在Google云存储中有大量json文件，我想将这些文件加载到Bigquery中。平均文件大小为5MB，未压缩。问题是它们不是新分隔的行，所以我不能像bigquery那样加载它们。我在这里最好的方法是什么？我是否应该使用Google函数或数据准备，或者只是旋转一个服务器，让它下载该文件，重新格式化它并将其上传回云存储，然后上传到Bigquery？
浏览 0提问于2018-12-05得票数 2
回答已采纳
我有一个熊猫的数据，我也写了归档。我还为json格式的数据创建了一个模式。我将其存储为python字典，并将其写入文件。
我试着使用to_gpq和命令行上传，在这两种情况下，我都遇到了一个关于重复字段，相同字段的错误。
这是关于数据的信息：
代码
df.shape
len(clinvar_variant_schema)
schema_fields = [x['name'] for x in clinvar_variant_schema]
schema_fields.sort()
json.dumps(schema_fields)
colnames = df.columns.to
浏览 4提问于2020-10-22得票数 2
回答已采纳
我正在获取JSON格式的推特数据，我想将这些数据(相同的JSON格式)推送到PubSub主题中。我可以在Topic中发布数据，但当我尝试将数据推送到BigQuery中时，它会将数据存储到“Error record table”中(我已经创建了具有适当模式的BigQuery表，并将table_id和dataset_id指定为credentials)。
浏览 0提问于2021-04-26得票数 0
1回答
我正在使用以下代码(基于示例pandas-gbq-migration)，如下所示： from google.cloud import bigquery
import pandas
import os
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "link_to_credentials.json"
df = pandas.DataFrame(
{
'my_string': ['a', 'b', 'c'],
&
浏览 68提问于2019-01-07得票数 4
回答已采纳
我试图将大量数据上传到Bigquery中，失败的列是"TIME“类型。
我试图用以下值向该字段插入日期时间：
"2020-03-23T00:00:00""2020-03-23 00:00:00""2020-03-23 00:00:00 UTC"“
但是，使用这三个选项，Bigquery作业返回以下答案：
{'reason': 'invalidQuery', 'location': 'query', 'message': 'Invalid time st
浏览 5提问于2020-03-26得票数 0
回答已采纳
我使用Google BigQuery在非常大的数据集上运行一些查询。由于我通常会超出一些限制(例如，查询时间超过6个小时)，所以我希望使用批处理查询，因为它们并不期望立即执行结果。
结果出来后，我想把它们写到熊猫的资料里，然后继续写下去。什么是最好的方法，等待结果。我试过使用time.sleep，虽然它可以工作，但可能有更好的方法。
from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
import pandas as pd
key_path = "../path_to_my_crede
浏览 17提问于2022-10-08得票数 0
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