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 pandas
import pandas_gbq

# TODO: Set project_id to your Google Cloud Platform project ID.
# project_id = "my-project"
# TODO: Set table_id to the full destination table ID (including the
#       dataset ID).
# table_id = 'my_dataset.my_table'

df = pandas.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": pandas.date_range("now", periods=3),
    }
)

pandas_gbq.to_gbq(df, table_id, project_id=project_id)

Nächste Schritte

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