在那里阅读许多日期时间格式问题,但找不到合适的问题。 - 显然 - 已经尝试谷歌了。
我在csv文件上有一些日期时间信息,我正在上传到bigquery来创建一个新表。 BQ指定任何日期时间列的format必须为[SC] EnumQueryServicesStatus:OpenService FAILED 1060:
The specified service does not exist as an installed service.
。
他们也举了例子:
YYYY-MM-DD HH:MM:SS
但是当我在excel中将datetime列格式化为Event | UNIX | Datetime String
---------------------------------------------------------
"Neil Armstrong | -14182916 | 1969-07-20 20:18:04
sets foot on | | 1969-07-20 20:18:04 UTC
the moon" | | 1969-07-20T20:18:04
并将该csv上传到BQ时,我收到错误消息:
YYYY-MM-DD HH:MM:SS
当我尝试使用excel将csv列转换为Errors:
mediaupload-snapshot: CSV table encountered too many errors, giving up.
Rows: 1; errors: 1. (error code: invalid)
query: Could not parse '2017/11/22 14:47:23 SGT' as a timestamp.
Required format is YYYY-MM-DD HH:MM[:SS[.SSSSSS]]; Could not parse
'2017/11/22 14:47:23 SGT' as datetime for field Start_Time (position 0)
starting at location 492 (error code: invalidQuery)
时,我被告知它不是合法格式。
当我尝试YYYY-MM-DD HH:MM[:SS[.SSSSSS]]
或YYYY-MM-DD HH:MM:SS \U\T\C
时,它在Excel中看起来不错,但我从BQ获得与上述相同的错误消息。
以CSV格式存储数据的正确方法是什么?它与BQ兼容?
答案 0 :(得分:0)
我遇到了同样的问题,并使用以下格式进行了处理:
#Dynamically create the number of sliders##################################################
output$input_ui <- renderUI({
pvars <- df_sel()
varn = names(df_sel())
lapply(seq(pvars), function(i) {
numericInput(inputId = paste0("range", pvars[i]),
label = names(df_sel()),
value = 0)
})
})
output$table <- renderTable({
pvars <- df_sel()
num = as.integer(ncol(pvars))
print(num)
pred <- data.frame(lapply(1:num, function(i) {
input[[paste0("range", pvars[i])]]
}))
n = input$months
pd = data.frame(pred, i=rep(1:n,ea=NROW(input$months)))
})
。我使用了TIMESTAMP数据类型中的以下示例作为参考:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types#examples
当时,我正尝试从MySQL导入DATETIME字段,并使用以下函数格式化SELECT查询中的值YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.00Z
。
答案 1 :(得分:0)
如果您使用记事本而不是Excel打开文件,则可以看到要上传到BigQuery的确切格式。您在excel中看到的可能不是数据的实际样子。
答案 2 :(得分:-3)
在上传到BQ之前尝试跳过标题: