pandas 0.23 - DataFrame.to_gbq()

pandas.DataFrame.to_gbq




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pandas.DataFrame.to_gbq

DataFrame.to_gbq(destination_table, project_id, chunksize=None, verbose=None, reauth=False, if_exists='fail', private_key=None, auth_local_webserver=False, table_schema=None)

Google BigQuery तालिका में एक DataFrame लिखें।

इस फ़ंक्शन के लिए पांडा-जीबीबी पैकेज की आवश्यकता होती है।

Google BigQuery सेवा का प्रमाणीकरण OAuth 2.0 के माध्यम से है।

  • यदि private_key प्रदान की जाती है, तो लाइब्रेरी JSON सेवा खाता क्रेडेंशियल्स को लोड करती है और उन्हें प्रमाणित करने के लिए उपयोग करती है।
  • यदि कोई private_key प्रदान नहीं किया private_key है, तो लाइब्रेरी एप्लिकेशन डिफॉल्ट क्रेडेंशियल की कोशिश करती है।
  • यदि अनुप्रयोग डिफ़ॉल्ट क्रेडेंशियल नहीं पाए जाते हैं या BigQuery के साथ उपयोग नहीं किया जा सकता है, तो लाइब्रेरी उपयोगकर्ता खाता क्रेडेंशियल्स के साथ प्रमाणित करता है। इस मामले में, आपको उत्पाद नाम 'पांडा GBQ' के लिए अनुमति देने के लिए कहा जाएगा।
पैरामीटर:

डेस्टिनेशन_बल : str

लिखित रूप में तालिका का नाम, 'डेटासेट.नेटलेन'।

project_id : str

Google BigQuery खाता परियोजना आईडी।

chunksize : int, वैकल्पिक

डेटाफ्रेम से प्रत्येक चंक में डाली जाने वाली पंक्तियों की संख्या। पूरे डेटाफ़्रेम को एक बार में लोड करने के लिए None सेट न करें।

reauth : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

उपयोगकर्ता को फिर से दिखाने के लिए Google BigQuery को बाध्य करें। यदि कई खातों का उपयोग किया जाता है तो यह उपयोगी है।

if_exists : str, डिफ़ॉल्ट 'विफल'

गंतव्य तालिका मौजूद होने पर व्यवहार। मूल्य इनमें से एक हो सकता है:

'fail'

यदि तालिका मौजूद है, तो कुछ भी न करें।

'replace'

यदि तालिका मौजूद है, तो उसे छोड़ दें, उसे पुन: बनाएँ, और डेटा डालें।

'append'

यदि तालिका मौजूद है, तो डेटा डालें। बनाएं अगर मौजूद नहीं है।

Private_key : str, वैकल्पिक

JSON प्रारूप में सेवा खाता निजी कुंजी। फ़ाइल पथ या स्ट्रिंग सामग्री हो सकती है। यह रिमोट सर्वर ऑथेंटिकेशन के लिए उपयोगी है (उदाहरण के लिए रिमोट होस्ट पर ज्यूपिटर / आईपीथॉन नोटबुक)।

ऑर्टिक_लोकल_वेबसर्वर : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल प्राप्त करते समय कंसोल प्रवाह के बजाय स्थानीय वेबसर्वर प्रवाह का उपयोग करें।

पंडों-जीबीबी के 0.2.0 संस्करण में नया

table_schema : dicts की सूची, वैकल्पिक

BigQuery तालिका फ़ील्ड की सूची, जिसके अनुसार DataFrame कॉलम के अनुरूप हैं, जैसे [{'name': 'col1', 'type': 'STRING'},...] । यदि स्कीमा प्रदान नहीं किया जाता है, तो यह डेटाफ़्रेम कॉलम के dtypes के अनुसार उत्पन्न होगा। किसी क्षेत्र के उपलब्ध नामों पर BigQuery एपीआई प्रलेखन देखें।

पंडों-जीबीबी के संस्करण 0.3.1 में नया

क्रिया : बूलियन, पदावनत

पंडों-जीबीक्यू 0.4.0 में पदावनत। इसके बजाय वर्बोसिटी को समायोजित करने के लिए लॉगिंग मॉड्यूल का उपयोग करें।

यह भी देखें

pandas_gbq.to_gbq
पंडों-जीबीबी लाइब्रेरी में यह कार्य करता है।
pandas.read_gbq
Google BigQuery से डेटाफ़्रेम पढ़ें।