DataFrame mit pandas-gbq in BigQuery laden

Verwenden Sie das Paket „pandas-gbq“, um einen DataFrame in BigQuery zu laden.

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Python in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import bigframes.pandas as bpd
import pandas as pd
import pandas_gbq

# Set partial ordering mode for BigQuery DataFrames.
bpd.options.bigquery.ordering_mode = "partial"


def pandas_to_gbq_simple_pandas_gbq(
    destination_table: str = "your-project.your_dataset.your_table_name",
) -> None:
    """Uploads a pandas DataFrame to BigQuery using pandas-gbq directly."""
    df = pd.DataFrame(
        {
            "my_string": ["a", "b", "c"],
            "my_int64": [1, 2, 3],
            "my_float64": [4.0, 5.0, 6.0],
            "my_bool1": [True, False, True],
            "my_bool2": [False, True, False],
            "my_dates": pd.date_range("now", periods=3),
        }
    )
    pandas_gbq.to_gbq(df, destination_table, if_exists="replace")
    print(f"Uploaded DataFrame to {destination_table} using pandas-gbq.")


def pandas_to_gbq_simple_bigframes(
    destination_table: str = "your-project.your_dataset.your_table_name",
) -> None:
    """Uploads a pandas DataFrame to BigQuery using BigQuery DataFrames."""
    df = pd.DataFrame(
        {
            "my_string": ["a", "b", "c"],
            "my_int64": [1, 2, 3],
            "my_float64": [4.0, 5.0, 6.0],
            "my_bool1": [True, False, True],
            "my_bool2": [False, True, False],
            "my_dates": pd.date_range("now", periods=3),
        }
    )
    bq_df = bpd.read_pandas(df)
    bq_df.to_gbq(destination_table, if_exists="replace")
    print(f"Uploaded DataFrame to {destination_table} using BigQuery DataFrames.")


# [Preferred] Run using pandas-gbq:
# pandas_to_gbq_simple_pandas_gbq("your-project.your_dataset.your_table_name")

# Alternatively, run using BigQuery DataFrames:
# pandas_to_gbq_simple_bigframes("your-project.your_dataset.your_table_name")

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