为什么pandas.to_gbq函数不尊重表模式中的列顺序？

Question

我想使用数据框将熊猫数据框上传到大查询。调用函数。

我指定一个table_schema参数来强制BigQuery中的特定列顺序（这可能与Dataframe不同）。

所以我用例如：

table_schema = [{'name': 'col1', 'type': 'INT64'}, 
{'name': 'col2', 'type': 'STRING'}, 
{'name': 'col3', 'type': 'STRING'}, 
{'name': 'col4', 'type': 'STRING'}, 
{'name': 'col5', 'type': 'STRING'}, 
{'name': 'col6', 'type': 'FLOAT64'}, 
{'name': 'col7', 'type': 'INT64'}, 
{'name': 'col8', 'type': 'FLOAT64'}]

Dataframe.to_gbq(destination_table, if_exists='replace', table_schema=table_schema)

数据帧中的列顺序是：Col1、Col3、Col4、Col5、Col2、Col6、Col7、Col8

工作做得正确。

但是当我检查Big Query中创建（或替换）destination_table的表模式时，列顺序是：Col1， Col3， Col4， Col5， Col2， Col6， Col7， Col8

（数据帧的顺序，而不是表_架构的顺序）

难道不应该尊重表架构中指定的顺序吗？

如果没有，有没有办法强制这样做？

Answer 1

通过按所需的顺序对数据框的列进行索引，对其重新排序

ordered_columns = [c['name'] for c in table_schema]

Dataframe[ordered_columns].to_gbq(destination_table, if_exists='replace', table_schema=table_schema)