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私は Google Cloud Datalab で作業しており、Pandas データフレームを新しい BigQuery テーブルとしてエクスポートしたいと考えています。Cloud Datalab に付属のオンライン ヘルプ ノートブックに従っていますが、BigQuery へのエクスポートの例は見られず、Google Cloud Storage へのエクスポートのみが見られます。

とにかく、BigQuery で正しいスキーマを使用してテーブルを作成する方法を理解することはできますが、実際のデータをテーブルに取得する方法を理解することはできません!

これは私が今持っているものです：

dataset = bq.DataSet('calculations')
dataset.create(friendly_name='blah', 
               description='blah blah')
print 'Dataset exists', dataset.exists()

# Create the schema for the table we're about to create.
schema = bq.Schema.from_dataframe(measures[0]['data'])
print schema
print len(measures[0]['data'])

# Create a table for our results.
temptable = bq.Table('calculations.test').create(schema=schema, 
                                                 overwrite=True)

# How to export the actual data to the table?

したがって、これは次のように出力されます。

True
[{'type': 'STRING', 'name': u'id'}, {'type': 'STRING', 'name': ...
8173

私のデータフレームに8173行あることを示しています。

BigQuery にアクセスすると、正しいスキーマでテーブルが作成されていることがわかりますが、テーブルにはデータがありません。

実際にそこにデータをエクスポートするにはどうすればよいですか?

それが不可能な場合は、代わりに Cloud Storage にエクスポートできますが、試してみたところ、同じ問題が発生しています。BigQuery にエクスポートしたいと考えています。

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電話する必要があります：

temptable.insert_data(df)

ここで、df は Pandas データフレームです。

于 2015-12-17T20:15:50.183 に答える