从 pandas 数据帧创建 BigQuery 表，无需显式指定架构

我有一个 pandas 数据框，想从中创建一个 BigQuery 表。我知道有很多帖子询问这个问题，但到目前为止我能找到的所有答案都需要明确指定每列的架构。例如：

from google.cloud import bigquery as bq

client = bq.Client()

dataset_ref = client.dataset('my_dataset', project = 'my_project')
table_ref = dataset_ref.table('my_table')  

job_config = bq.LoadJobConfig( 
 schema=[ 
     bq.SchemaField("a", bq.enums.SqlTypeNames.STRING),
     bq.SchemaField("b", bq.enums.SqlTypeNames.INT64), 
     bq.SchemaField("c", bq.enums.SqlTypeNames.FLOAT64),         
 ]
) 

client.load_table_from_dataframe(my_df, table_ref, job_config=job_config).result()

但是，有时我有一个包含许多列（例如 100 列）的数据框，指定所有列确实很重要。有没有办法高效地做到这一点？

顺便说一句，我发现这篇文章有类似的问题：高效地将 Pandas 数据帧写入 Google BigQuery https://stackoverflow.com/questions/48886761/efficiently-write-a-pandas-dataframe-to-google-bigquery但似乎bq.Schema.from_dataframe不存在：

AttributeError: module 'google.cloud.bigquery' has no attribute 'Schema'

以下是将 DataFrame 加载到 BQ 的代码片段：

import pandas as pd
from google.cloud import bigquery

# Example data
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,4], 'b': ['123', '456', '000']})

# Load client
client = bigquery.Client(project='your-project-id')

# Define table name, in format dataset.table_name
table = 'your-dataset.your-table'

# Load data to BQ
job = client.load_table_from_dataframe(df, table)

如果您只想指定架构的子集并仍导入所有列，则可以使用以下命令切换最后一行

# Define a job config object, with a subset of the schema
job_config = bigquery.LoadJobConfig(schema=[bigquery.SchemaField('b', 'STRING')])

# Load data to BQ
job = client.load_table_from_dataframe(df, table, job_config=job_config)