pandas.read_gbq设置BigQuery地理区域失败的解决方法

我之前也踩过这个坑！pandas.read_gbq的参数逻辑和google.cloud.bigquery.Client.query确实不一样，你用jobReference参数是找错地方啦，下面给你两种可行的解决方案：

方案1：直接使用location参数（推荐） #

从pandas 0.24.0版本开始，read_gbq已经支持直接传入location参数，不需要嵌套在任何字典里，用法和你用原生客户端的方式更接近：

dat = pd.read_gbq(query, project_id=id, location='asia-northeast1', dialect='standard')

这种方式最简洁，也是官方现在推荐的用法。

方案2：旧版本pandas用configuration参数嵌套设置 #

如果你的pandas版本比较旧（低于0.24.0），可以通过configuration参数来指定区域，需要把location放在query子配置里：

dat = pd.read_gbq(
    query,
    project_id=id,
    configuration={"query": {"location": "asia-northeast1"}},
    dialect='standard'
)

这里要注意，jobReference是用来引用已存在的BigQuery作业的，不是用来配置新作业运行区域的，所以之前的写法不会生效。

验证方法：你可以去BigQuery控制台的「作业历史」里查看这个查询作业的运行区域，确认是否已经切换到asia-northeast1了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DUWUDA