Pandas - BigQuery 的数据框
Pandas - dataframe to BigQuery
我有一个像附件一样的df:
我想迭代这个 df 并将数据写入 bq，table 的架构类似于：|coicop|unit|geo\time|period|value|
在这种情况下，“期间”和“价值”将是“2021M05”和“108.36”或“2021M06”和“107.36”。
我正在努力旋转这些字段以便合并到 table
使用df.melt:
In [965]: df = df.melt(id_vars=['coicop', 'unit', 'geo\time'], var_name='period')
In [966]: df
Out[966]:
coicop unit geo\time period value
0 CP03 I15 AT 2021M05 108.36
1 CP03 I15 BE 2021M05 106.66
2 CP03 I15 BG 2021M05 97.33
3 CP03 I15 CH 2021M05 112.49
4 CP03 I15 CY 2021M05 101.30
5 CP03 I15 AT 2021M06 107.36
6 CP03 I15 BE 2021M06 106.65
7 CP03 I15 BG 2021M06 97.06
8 CP03 I15 CH 2021M06 110.42
9 CP03 I15 CY 2021M06 103.56
然后把这个df写进BQ
我有一个像附件一样的df:
我想迭代这个 df 并将数据写入 bq，table 的架构类似于：|coicop|unit|geo\time|period|value| 在这种情况下，“期间”和“价值”将是“2021M05”和“108.36”或“2021M06”和“107.36”。 我正在努力旋转这些字段以便合并到 table
使用df.melt:
In [965]: df = df.melt(id_vars=['coicop', 'unit', 'geo\time'], var_name='period')
In [966]: df
Out[966]:
coicop unit geo\time period value
0 CP03 I15 AT 2021M05 108.36
1 CP03 I15 BE 2021M05 106.66
2 CP03 I15 BG 2021M05 97.33
3 CP03 I15 CH 2021M05 112.49
4 CP03 I15 CY 2021M05 101.30
5 CP03 I15 AT 2021M06 107.36
6 CP03 I15 BE 2021M06 106.65
7 CP03 I15 BG 2021M06 97.06
8 CP03 I15 CH 2021M06 110.42
9 CP03 I15 CY 2021M06 103.56
然后把这个df写进BQ