Python 中的 BigQuery DataFrame

Google BigQuery 是一个强大的基于云的数据仓库解决方案，使用户能够快速高效地分析海量数据集。在 Python 中，BigQuery DataFrames 提供了用于与 BigQuery 交互的 Pythonic 接口，允许开发人员利用熟悉的工具和语法进行数据查询和操作。在这份综合开发者指南中，我们将探讨 BigQuery DataFrame 的用法、它们的优点、缺点以及潜在的性能问题。

BigQuery DataFrame 简介

BigQuery DataFrames 充当 Google BigQuery 和 Python 之间的桥梁，允许将 BigQuery 数据集无缝集成到 Python 工作流程中。借助 BigQuery DataFrames，开发者可以使用熟悉的库（例如 Pandas）来查询、分析和操作BigQuery 数据。这种 Pythonic 方法简化了数据驱动应用程序的开发过程并提高了生产力。

BigQuery DataFrame 的优势

1. Pythonic 接口：BigQuery DataFrames 提供用于与 BigQuery 交互的 Pythonic 接口，使开发者能够使用熟悉的 Python 语法和库。
2. 与 Pandas 集成：BigQuery DataFrames 与 Pandas 兼容，允许开发者利用 Pandas 的丰富功能进行数据操作。
3. 无缝查询执行：BigQuery DataFrame 在后台处理 SQL 查询的执行，从而消除查询执行的复杂性。
4. 可扩展性：利用的力量Google Cloud Platform、BigQuery DataFrames 提供可扩展性，可有效处理大型数据集。

BigQuery DataFrame 的缺点

1. 功能有限：BigQuery DataFrame 可能缺乏原生 BigQuery SQL 中提供的某些高级特性和功能。
2. 数据传输成本：在 BigQuery 和 Python 环境之间传输数据可能会产生数据传输成本，尤其是对于大型数据集。
3. API 限制：虽然 BigQuery DataFrame 提供了方便的界面，但与直接使用 BigQuery API 进行复杂操作相比，它们可能存在局限性。

先决条件

pip install pandas pandas-gbq google-cloud-bigquery

从 google.auth 导入 load_credentials

# 加载GCP凭证

凭据，_ = load_credentials()

导入 pandas_gbq

# SQL 查询

查询=“从`your_project_id.your_dataset_id.your_table_id`中选择*”

# 执行查询并检索DataFrame

df = pandas_gbq.read_gbq(query,project_id="your_project_id",credentials=credentials)

# 将 DataFrame 写入 BigQuery

pandas_gbq.to_gbq（df，destination_table =“your_project_id.your_dataset_id.your_new_table”，project_id =“your_project_id”，if_exists =“replace”，凭据=凭据）

params = {"param_name": "param_value"}

查询=“从`your_project_id.your_dataset_id.your_table_id`中选择*，其中column_name = @param_name”

df = pandas_gbq.read_gbq(query,project_id="your_project_id",credentials=credentials,dialect="standard",parameters=params)

schema = [{"name": "column_name", "type": "INTEGER"}, {"name": "another_column", "type": "细绳”}]

pandas_gbq.to_gbq（df，destination_table =“your_project_id.your_dataset_id.your_custom_table”，project_id =“your_project_id”，if_exists =“replace”，credentials = credentials，table_schema = schema）