使用Pandas/Python获取谷歌BigQuery数据的JSON格式
Pandas是一个强大的Python数据分析库，而Google BigQuery是一种托管的数据仓库解决方案，用于分析大型数据集。使用Pandas/Python获取谷歌BigQuery数据的JSON格式，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已经安装了Pandas和Google Cloud SDK。可以使用以下命令安装它们：
- 首先，确保已经安装了Pandas和Google Cloud SDK。可以使用以下命令安装它们：
- 安装完成后，运行以下命令以配置Google Cloud SDK：
- 安装完成后，运行以下命令以配置Google Cloud SDK：
- 在初始化过程中，您需要登录Google Cloud账号并选择相应的项目。
- 在项目中启用BigQuery API。可以在Google Cloud Console的"API与服务"部分进行启用。
- 创建一个JSON凭据文件，用于通过身份验证访问Google Cloud服务。可以在Google Cloud Console的"API与服务"部分创建凭据。
- 将凭据文件放在Python项目的根目录下，并将其命名为
credentials.json。 - 在Python代码中，导入必要的库和模块：
- 在Python代码中，导入必要的库和模块：
- 使用Pandas的
read_gbq()函数来获取BigQuery数据。以下是一个示例代码： - 使用Pandas的
read_gbq()函数来获取BigQuery数据。以下是一个示例代码： - 这里，
your-project-id是您的Google Cloud项目ID，your-dataset.table是您要查询的BigQuery数据集和表的名称。LIMIT 1000指定了只获取前1000条数据。 - 注意，要将
credentials.json替换为您实际的凭据文件路径。 - 通过
to_json()函数将数据转换为JSON格式： - 通过
to_json()函数将数据转换为JSON格式： orient='records'参数指定了JSON的格式。
现在，您已经使用Pandas/Python获取了谷歌BigQuery数据的JSON格式。您可以根据实际需求对代码进行调整和扩展。
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我是一个Ruby，做了很多数据工作，并决定改用Python。我很享受到目前为止的转型，被潘达斯，木星笔记本等风吹走了。
我目前的任务是编写一个轻量级的Google，在RESTful API下运行针对BigQuery的查询。
我在Flask中运行了一个非常简单的测试，这很好，但是我在将BigQuery响应呈现为JSON时遇到了问题。为了解决这个问题，我使用了Pandas，然后将dataframe转换为JSON。虽然它很有效，但这似乎是一个不必要的步骤，我甚至不确定这是否是Pandas的合法用例。我还读过，随着数据量的增加，创建数据帧的速度可能会很慢。
下面是我在烧瓶里的小模拟测试。从经验丰富的P
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
回答已采纳
我使用Python2.7和Google Cloud Client Library for Python (v0.27.0) (使用table.insert_data())将数据插入到BigQuery表中。
我的表中有一个字段的类型为'DATE‘。
在我的Python脚本中，我将date-data格式化为'YYYY-MM-DD'，但不幸的是，Google Cloud库为该字段返回了一个'Invalid date:‘错误。
我尝试过以多种方式设置日期字段的格式(例如‘'YYYYMMDD'，timestamp等)，但到目前为止没有运气...
不幸的是，
浏览 1提问于2017-11-01得票数 1
我使用pandas_gbq.to_gbq()将DataFrame导出到具有空值的col1的谷歌BigQuery。
>>>df
col1 day
apple 2019-03-01
None 2019-03-02
banana 2019-03-02
None 2019-03-03
>>>df.dtypes
col1 object
day datetime64[ns]
dtype: object
在不定义表模式的情况下，我能够成功地导出BigQuery中的表，并在col1中使用null值。
from google.cloud i
浏览 4提问于2020-02-23得票数 2
回答已采纳
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
回答已采纳
我正在尝试使用Pandas/Python客户端接口查询Google BigQuery。我在这里遵循教程：https://cloud.google.com/bigquery/docs/bigquery-storage-python-pandas。我能够让它工作，但我想以JSON格式查询数据，该格式可以直接从WebUI下载(见截图)。有没有一种方法可以下载如图所示的JSON结构的数据，而不是将其转换为数据框对象？ 我想命令应该在本教程中的这部分代码中的某个地方： dataframe = (
bqclient.query(query_string)
.result()
.t
浏览 25提问于2019-09-27得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
1回答
我正在尝试对接一个应用程序，该应用程序调用bigquery获取数据，我提供了凭据服务(试图通过oauth- .json帐户进行身份验证)，但我面临的情况是，当我运行应用程序运行的容器时，它要求提供授权代码，而当我从笔记本电脑或云函数(GCP)简单地通过jupyter运行脚本时，它使用.json并进行身份验证并提供数据。
愿意将此容器部署到Cloud run。我在这里做错了什么？任何帮助都是最好的！
我用来对bigquery进行api调用的示例方法。
PS:不是算法代码，但这只是我想要使用的方法，即对bigquery的api调用。在这段代码中也面临同样的问题。
def pfy_algorithm
浏览 30提问于2021-04-26得票数 0
我正在使用PubSub来捕获实时数据。然后使用GCP数据流将数据流式传输到BigQuery中。我正在使用Java进行数据流。
我想尝试一下DataFlow中给出的模板。流程为: PubSub --> DataFlow --> BigQuery
目前，我正在将字符串格式的消息发送到PubSub (这里使用Python )。但是数据流中的模板只接受JSON消息。python库不允许我发布JSON消息。有没有人能给我一个建议，把JSON消息发布到PubSub，这样我就可以使用数据流模板来完成这项工作。
浏览 18提问于2018-02-21得票数 0
我试图将表从google bigQuery导出到google数据存储，作为json文件。
运行这个python片段
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
bucket_name = 'mybucket'
destination_uri = 'gs://{}/{}'.format(bucket_name, 'myfile.json')
dataset_ref = client.dataset('mydataset')
table_ref = da
浏览 1提问于2018-03-26得票数 2
目前，我有一个系统，希望通过Google函数将该系统中的数据发送到BigQuery (使用Python)。我的想法是分两个简单的步骤：
系统调用Google函数并向该函数发送JSON数据
Google功能将数据解压缩并存储在Google包的Google BigQuery表中。
我认为这是个好主意，直到我意识到谷歌BigQuery在添加数据方面存在利率限制(例如，参见 )。
因为我想使用这个系统每天触发超过一千次，我想我需要一个更好的设置。
你建议我怎么做？
我已经想到了两件事：
使用添加数据，但我不确定该数据是否具有相同的速率限制，以及是否可以轻松地将该数据传输到BigQu
浏览 5提问于2022-06-28得票数 0
回答已采纳
我正在尝试如何将Google Analytics数据导入AWS Redshift。到目前为止，我已经能够设置一个导出作业，以便将数据导入到谷歌的BigQuery，然后将表导出到谷歌的云存储。
BigQuery以特定的方式存储数据，因此当您将其导出到文件时，它会为您提供一个多级嵌套的JSON结构。因此，为了将其导入Redshift，我必须将JSON“分解”为表或CSV文件。
我还没能找到一个简单的解决方案来做到这一点。
有谁知道我如何以一种优雅而高效的方式做到这一点，而不是编写一个冗长的函数来遍历整个JSON对象？
以下是关于如何导出数据的谷歌文档
浏览 4提问于2018-11-09得票数 0
谷歌BigQuery是否有计划实现本地JSON支持？
我正在考虑将蜂窝数据(~20T)迁移到Google BigQuery，但是hive中的表定义包含在BigQuery中不支持的映射类型。
例如，下面的HiveQL：
select gid, payload['src'] from data_repository;
尽管如此，它可以通过使用正则表达式来处理。
浏览 6提问于2012-05-11得票数 4
我需要使用Pandas/ Pandas -gbq在Python语言中创建一个简单的ETL管道，每天将给定日期范围内的数据从BigQuery读取到Pandas数据帧中，并根据查询结果创建单独的日表(写回BigQuery)。
尽管可能有更好、更有效的方法(注意:我不是软件工程师)，但我目前正在研究BigQuery中的来参数化日期列，并在Python中的for循环中迭代这一过程。
有人知道pandas-gbq目前是否支持参数化查询吗？提前谢谢。
浏览 2提问于2019-12-17得票数 2
我曾尝试在终端和juypter实验室中安装它，它显示它已成功安装，但当我运行df = query_job.to_dataframe()时，我一直收到错误消息“ValueError: pyarrow库未安装，请安装pyarrow以使用to_arrow()函数。”我不知道该怎么解决这个问题。有什么建议吗？我正在尝试访问谷歌数据工作室的数据，最终使用代码， from google.cloud import bigquery
import pandas
import numpy
import pyarrow
bigquery_client = bigquery.Client()
import os
浏览 47提问于2020-12-13得票数 10
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
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2回答
我的渠道是IoTCore ->发布/订阅->数据流-> BigQuery。最初，我得到的数据是Json格式的，管道工作正常。现在我需要转到csv，问题是我使用的Google定义的数据流模板使用Json输入而不是csv。有没有一种简单的方法通过数据流将csv数据从发布/订阅传输到bigquery。模板可能可以更改，但它是用Java实现的，我从未用过Java，所以实现起来需要很长时间。我也考虑过用python实现一个完整的自定义模板，但那会花费太长的时间。以下是谷歌提供的模板的链接：https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowT
浏览 27提问于2021-01-03得票数 0
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下面是我最初的问题，但我已经尝试了几个问题，并最终接近解决问题。
在本教程之后，我成功地从Google脚本访问了BigQuery，但是当查询包含GoogleSheet链接表时，它提供了“当获得驱动器凭据时拒绝权限”错误。
由于BigQuery提供了创建与GoogleSheet链接的表的选项，因此在此设置中有几个表。
没有链接表的查询工作正常，因此代码的基本设置很好，我相信凭据设置是在BigQuery中。
我确实可以访问GoogleSheet，它是在BigQuery中链接的。
如果有人知道如何解决这个问题，我会非常感激的。
我正在尝试从Google脚本访问BigQuery，并在下面的链接中浏览
浏览 3提问于2021-10-15得票数 1
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1回答
我有通过Python获得的查询结果： <google.cloud.bigquery.table.RowIterator object at 0x00000289E881C670> 我想把它们转换成熊猫数据帧。 我正在尝试像df = pd.read_sql_query(query, connection)这样的东西，但是我没有connection。 我获取查询结果的代码是 import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
# Load Bi
浏览 4提问于2020-11-25得票数 0
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1回答
将协议数据加载到bigquery
、、、、
我是第一次接触protobuf数据，我已经通过googling从proto文件中生成了python代码，现在我想将GCS中的protobuf数据加载到bigquery中。我在谷歌上搜索了很多，以便找到一种方法将协议数据直接加载到bigquery中。
我正在经历几个github回购，如下所示。
有没有人可以用一个简单的例子来解释或指导我如何将protobuf数据加载到bigquery。
浏览 1提问于2020-12-17得票数 1
我不理解BigQuery Read Session User的权限。我想知道我是否被指派了这个角色。我可以通过python查询Bigquery中的数据集吗？
我试过：
from google.cloud import bigquery
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = 'Path/xxx.json'
project_id = 'Project_ID'
client = bigquery.Client()
client.query(`SQL`)
Got：
For
浏览 17提问于2022-11-30得票数 0
3回答
背景：
我在谷歌云BigQuery中拥有大量的数据(1500 of )。
我正在尝试构建一个ML模型，使用这些数据作为训练数据集。因此，我在木星笔记本中编写了下面的代码来获取数据集。
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = './my_credential.json'
client = bigquery.Client()
sql = """
SE
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
无法通过以下错误写入Biq查询。
Python 3.5.6
pandas-gbq 0.13.1
google-cloud-bigquery 1.24.0
ImportError:熊猫-gbq需要谷歌-云-bigquery:不能导入名称'TimeoutGuard‘
代码：
sample_dataframe = pd.DataFrame(data_rows,columns['shop_name','category','nearest_station','telephone_number','address
浏览 0提问于2020-04-15得票数 0
2回答
我正在尝试从谷歌应用程序引擎中读取谷歌工作表，使用的是gspread pandas包。在本地机器中，我们通常将google_secret.json存储在特定的路径中。但是当涉及到应用程序引擎时，我将文件保存在/root/.config/gspread-pandas/google_secret.json中，但即使这样，我仍然收到如下所示的相同错误 Please download json from https://console.developers.google.com/apis/credentials and save as /root/.config/gspread_pandas/goo
浏览 17提问于2019-09-06得票数 0
我将数据从BigQuery中提取到Django，并将其转换为JSON，然后使用在我的前端(ReactJS)上呈现它。我需要做一个多行绘图。
我当前的JSON如下所示：
[
{
"date": "2021-11-12",
"hour": "6.0", "predict": 25.6775,
"lower_80": 25.775,
"upper_80": 26.2,
"lower_90
浏览 2提问于2021-11-22得票数 0
回答已采纳
from bigquery import get_client
# JSON key provided by Google
json_key = 'My First Project-5b17b4c077da.json'
client = get_client(json_key_file=json_key, readonly=True)
query = "INSERT INTO NTT.summary001 VALUES ('a','b','c','d','e','f',
浏览 3提问于2020-05-08得票数 0
我正在使用GCP函数查询API，并希望将结果写入BigQuery。我得到了一个错误：
得到了意外的source_format：'NEWLINE_DELIMITED_JSON‘。目前，只支持拼板和CSV。
这是我的密码
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import requests
import datetime
def hello_pubsub(event, context):
response = requests.get("https://api.openweathermap.org
浏览 1提问于2021-11-30得票数 1
对python Bigquery API的支持表明数组是可能的，然而，当从pandas数据帧传递到bigquery时，存在pyarrow结构问题。 唯一的解决方法似乎是删除列，然后对单独的表使用JSON Normalise。 '''from google.cloud import bigquery
project = 'lake'
client = bigquery.Client(credentials=credentials, project=project)
dataset_ref = client.dataset('XXX'
浏览 9提问于2019-07-01得票数 0
我使用谷歌提供的模板从PubSub转到BigQuery，没有进行任何定制。我尝试将多个条目(行)放入到队列的单个json有效负载中，然后让DataFlow模板将所有条目(行)插入到BigQuery表中。我已经尝试提供一个换行符分隔的json有效负载，就像通过控制台将数据加载到BigQuery中时所需要的一样。但是，我只能获得要插入到表中的第一个条目。
默认的DataFlow模板是否只接受一个条目(行)？
浏览 1提问于2018-03-17得票数 0
如何在bigquery中插入5k行的python字典？我在上使用了文档，但只能一次插入1行。
如何一次在字典中插入所有5k行？如果我使用熊猫数据插入，我会得到错误的NotImplementedError: Google's libraries do not support Python 3 yet。
这是我的密码：
for rows in dict1:
insert_all_data = {
'rows': [{'json' : rows}]
}
浏览 0提问于2015-09-21得票数 3
1回答
如何快速查询GCP表
、、、、
我需要建立一个小的api，从谷歌云平台公开表返回数据。目前，我正在尝试使用python获取数据，但是查询表需要花费很长时间，因为它有数百万行。有没有办法查询表，同时排除null etc，并在2分钟内向客户端返回响应？如果是这样的话，我应该以某种方式异步完成吗？我当前的代码是： import google.auth
from google.cloud import bigquery
from google.cloud import bigquery_storage
import pandas
import pandas_gbq
from google.oauth2 import service
浏览 11提问于2021-01-30得票数 0
1回答
我有一个Azure函数应用程序，上面运行着Python代码。这个Python应用程序使用JSON文件访问BigQuery，读取一些数据，然后从中创建一个JSON文件。 我尝试了所有有意义的方法，但Azure生态系统令人奇怪地错综复杂。 from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account
import pandas as pd
import json
import datetime
import logging
import azure.functions as func
def main(
浏览 13提问于2019-09-07得票数 0
回答已采纳
根据这个，我正在尝试使用bigquery_storage从谷歌云大查询中获取数据。但是，在安装完所有模块(包括安装pip install --upgrade 'google-cloud-bigquery[bqstorage,pandas]')后，我一直收到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 3, in <module>
from google.cloud import bigquery_storage_v1beta1
ImportError: cann
浏览 1提问于2020-10-23得票数 2
bcdate中似乎发生了错误，我将其转换为更正格式，但错误仍然存在，我的代码如下：
def transform_pandas(data):
import pandas as pd
import json
import datetime as dt
df = pd.DataFrame([data])
# Fill all columns with null if there is no data
columns = ['peakid', 'route1', 'bcdate', &#
浏览 11提问于2022-09-20得票数 0
我们正在将大量数据从google bigquery加载到pandas dataframe (直接作为pandas使用，也作为xgbMatrix使用)。
BQ导出格式有CSV、JSON和AVRO，我们的数据有日期、整数、浮点数和字符串，并且通常是“宽”的(许多列)。我们的第一种方法是将数据导入为CSV，但是解析时间很长：
(32 GB,126 files,CSV) -> 25 min
解析代码：
def load_table_files_to_pandas(all_files,
table_ref):
# load files to
浏览 3提问于2018-07-25得票数 1
考虑到以下代码：
try:
dest_table = bigquery.table.Table(table_id, schema)
job = self.client.load_table_from_dataframe(
df_data, # pd.DataFrame
dest_table,
job_config=bigquery.job.LoadJobConfig(schema=schema)
)
job.result()
except TypeError:
with pd.option_context(
浏览 4提问于2021-10-04得票数 1
回答已采纳
环境细节
1.5.29-debian10Python版本: 3.7google-cloud-bigquery版本: 2.8.0
我正在提供一个dataproc集群，它将来自BigQuery的数据输入到熊猫数据中。随着数据的增长，我希望提高性能，并听说过使用BigQuery存储客户端。
我过去也遇到过同样的问题，这是通过将设置为1.26.1版本来解决的。如果我使用该版本，我会得到以下消息。
/opt/conda/default/lib/python3.7/site-packages/google/cloud/bigquery/client.py:407: UserWarning: Cannot
浏览 10提问于2021-02-11得票数 6
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
1回答
我的Google Cloud Storage中有一些.xls数据，我想使用airflow将其存储到GCP。我可以直接将其导出到BigQuery，还是可以使用其他库(如pandas和xlrd)来转换文件并将其存储到BigQuery中？谢谢
浏览 12提问于2019-08-06得票数 0
我正在使用gcp bigquery通过google函数存储新闻流，并将其保存在bigquery中。
如何运行使用来自bigquery的数据的python脚本，并最终将得分和幅度的结果写回相关的数据集？
我在google文档中找不到任何关于它的东西，只是如何运行情绪分析，而不是如何从bigquery中获取数据并将结果传回bigquery。
非常感谢您的支持。
浏览 10提问于2019-11-26得票数 0
1回答
我想知道如何创建一个python脚本来访问BigQuery数据库。我发现了很多脚本，但并不是一个完整的脚本。
因此，我希望有一个标准的脚本来连接一个项目，并在一个特定表上进行查询，并从它创建一个csv文件。
谢谢你的帮助。杰罗姆。
#!/usr/bin/python
from google.cloud import bigquery
import pprint
import argparse
import sys
from apiclient.discovery import build
def export_data_to_gcs(dataset_id, table_id, destina
浏览 4提问于2018-01-24得票数 0
2回答
我正在尝试将一些数据插入到已经存在的bigquery表中。但我无法将这些数据放入表中。 我尝试了谷歌(insert_rows)提供的标准示例，但没有成功。我也提到过这一点：，https://github.com/googleapis/google-cloud-python/issues/5539，我也尝试过将这些数据作为元组列表传递，但问题也是一样的。 from google.cloud import bigquery
import datetime
bigquery_client = bigquery.Client()
dataset_ref = bigquery_client.datas
浏览 28提问于2019-08-26得票数 0
回答已采纳
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
我是Vue.js的新手，但我已经使用axios构建了一些基本的CRUD应用程序。 我想做的是使用谷歌云BigQuery来拉取原始数据，然后在Vue中显示或操作它。我的目标是创建一种简单的数据仪表板，您可以在其中过滤内容或显示来自少数BigQuery查询的一些不同见解。 我可以从Vue GUI安装BigQuery应用程序接口作为依赖项。但在那之后我就有点迷失了。如何将BigQuery导入到我的代码中？如何运行示例代码来获取一些公共数据？ 我也不确定如何包括谷歌的证书。我目前在vue.config.js中有这一行，但不确定这是不是正确的： process.env.VUE_APP_GOOGLE_A
浏览 13提问于2020-01-27得票数 0
我试图从BigQuery上运行一个简单的查询，并遵循文档。为了设置客户机，我通过为我的项目生成了JSON文件
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
import os
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]=*****
client = bigquery.Client()
QUERY = (
'SELECT name FROM `mythic-music-326213.mytestdata.trainData` '
'
浏览 3提问于2021-09-21得票数 0
回答已采纳
版本: Mac OS Mojave 10.14.5 Python 3.6.5 Pandas 0.24.2 pandas-gbq 0.10.0 我正在尝试从shipstation api中提取数据并将其加载到bigquery中，以便在我们的BI平台中使用(tableau)。我已经成功地进行了api调用，它返回了一个json对象。我已经在一个pandas df对象中成功地实现了这一点。当我尝试将该df写入BigQuery中的dataset时，即使我正在编写的表并不存在并且是由pandas-gbq创建的，我也得到了错误：“模式中已经存在字段单元”。 我尝试创建我要写入的表，并只追加字段，但我得到了
浏览 12提问于2019-06-18得票数 0
我对Dataflow和天真的程序员完全陌生。我正在寻找帮助设计一个用python编写的数据流管道，以读取存储在GCS上的多部分压缩Json文件，以加载到BigQuery。源无法为我们提供文件/表的架构。因此，我正在寻找一个自动检测选项。如下所示：
job_config = bigquery.LoadJobConfig(
autodetect=True,
source_format=bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON
)
我不需要任何转换。只是想把json加载到BQ中。
我在谷歌上找不到任何可以读取自动检测的json.zip文
浏览 25提问于2021-02-17得票数 1
我希望将csv.gz文件从存储加载到bigquery。现在我使用了下面的代码，但我不确定这是否是将数据加载到bigquery的有效方法。
# -*- coding: utf-8 -*-
from io import BytesIO
import pandas as pd
from google.cloud import storage
import pandas_gbq as gbq
client = storage.Client.from_service_account_json(service_account)
bucket = client.get_bucket("bucketn
浏览 3提问于2019-09-18得票数 0
我在google云函数中使用了一个python脚本，最近对该脚本做了一个非常小的更新。然而，在测试中，python脚本无法将数据写入bigquery。 下面是我正在使用的库 google-cloud-storage==1.18.0
numpy==1.17.0
dask[dataframe]==2.1.0
pandas==0.25.0
gcsfs==0.2.3
google.auth==1.6.3
google-api-python-client==1.7.11
toolz==0.10.0
fsspec==0.4.1
google-cloud-bigquery[pandas,pyarrow]=
浏览 23提问于2021-03-20得票数 0
使用Python从Bigquery公共数据集中选择数据，得到结果后需要将其打印到JSON format.How中将结果转换为JSON？谢谢!
我已经尝试过row[0]，但出现了错误。
try:
raw_results = query.rows[0]
zipped_results = zip(field_names, raw_results)
results = {x[0]: x[1] for x in zipped_results}
except IndexError:
results = None
# from google.cloud import big
浏览 0提问于2019-04-15得票数 5
1回答
我正在将很少的查询从谷歌BigQuery迁移到MySQL，并需要帮助将下面的BigQuery Java脚本UDF复制到等效的MySQL。我在网上没有看到任何参考资料。MySQL支持Java吗？这里的要求是将JSON数组拆分为一个简单的字符串数组(每个字符串表示单个JSON字符串)。
CREATE OR REPLACE FUNCTION `<project>.<dataset>.json2array`(json STRING) RETURNS ARRAY<STRING> LANGUAGE js AS R"""
if (json) {
浏览 13提问于2022-11-06得票数 -1
回答已采纳
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