如何使用 Python gcloud.bigquery 客户端跳过标题行？答案

【问题标题】：How do I skip header row using Python glcoud.bigquery client?如何使用 Python gcloud.bigquery 客户端跳过标题行？
【发布时间】：2017-02-08 08:16:12
【问题描述】：

我有一个 csv 格式的每日 GCP 结算导出文件，其中包含 GCP 结算详细信息。此导出包含标题行。我已经按如下方式设置了加载作业（总结）：

from google.cloud import bigquery
job = client.load_table_from_storage(job_name, dest_table, source_gs_file)
job.source_format = 'CSV'
job.skipLeadingRows=1
job.begin()

此作业产生错误：

无法将“开始时间”解析为时间戳。所需格式为 YYYY-MM-DD HH:MM[:SS[.SSSSSS]]

此错误表示即使我指定了 skipLeadingRows=1，它仍在尝试解析标题行。我在这里做错了什么？

【问题讨论】：

标签： google-bigquery

【解决方案1】：

在使用 Python SDK 时，您应该使用 skip_leading_rows 而不是 skipLeadingRows。

skip_leading_rows：读取数据时要跳过的行数（仅限 CSV）。

参考：https://googleapis.dev/python/bigquery/latest/generated/google.cloud.bigquery.job.LoadJobConfig.html

【讨论】：

【解决方案2】：

我无法重现此内容。我以您提供的示例（“2017-02-04T00:00:00-08:00”）为例，在 csv 文件中添加了 3 行/时间戳，将其上传到 GCS，最后在 BigQuery 中创建了一个包含一列的空表类型为TIMESTAMP。

文件内容：

2017-02-04T00:00:00-08:00
2017-02-03T00:00:00-08:00 
2017-02-02T00:00:00-08:00

然后我运行找到here 的示例Python 脚本，它成功地将文件加载到表中：

将 3 行加载到 timestamp_test:gcs_load_test 中。

def load_data_from_gcs(dataset_name, table_name, source):
    bigquery_client = bigquery.Client()
    dataset = bigquery_client.dataset(dataset_name)
    table = dataset.table(table_name)
    job_name = str(uuid.uuid4())

    job = bigquery_client.load_table_from_storage(job_name, table, source)

    job.begin()

    wait_for_job(job)

    print('Loaded {} rows into {}:{}.'.format(job.output_rows, dataset_name, table_name))

【讨论】：

啊哈......所以它不是 T 分隔符。我的错！谢谢你把这个放在格雷厄姆身上并证明我错了。我错过了错误消息第一部分中指出的真正问题，该部分指出：“无法将'开始时间'解析为时间戳”。 “开始时间”来自 CSV 标题行。我在脚本中包含了“job.skipLeadingRows = 1”，但这似乎不起作用。为什么作业没有跳过该标题行？
请注意，我已根据 Graham 的有用反馈修改了我原来的问题。
太棒了，那就是另外一回事了。凉爽的。但是，只是为了将来参考，完全编辑原始问题并将其变成一个新问题并不是一个好主意，因为我的答案现在完全无关紧要。最好从原始问题中衍生出一个新问题，并将其标记为已解决。