Python 3.x 获取错误请验证数据帧中的结构和数据类型在追加时是否与目标表的架构匹配

我正在运行一个循环，该循环将运行一些进程，创建一个数据帧，然后将该数据帧添加到大查询表中。但当我在现有表上追加时，我得到了一个错误。 请验证DataFrame中的结构和数据类型是否与目标表的架构匹配。 这些值来自函数

from  pandas.io import gbq
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
from datalab.context import Context
import time

for id_name in ID_:
      df= ['id_recip','length_data','length_action', 'daily_mail_freq', 'weekly_mail_frequency', 'imp_hour', 'imp_day']
      columns = list(df)
      data=[]
      values = [id_name,length_data,length_action, daily_mail, weekly_mail, imp_hour, imp_day]
      zipped = zip(columns, values)
      a_dictionary = dict(zipped)
      print(a_dictionary)
      final_output=pd.DataFrame(a_dictionary)
      final_output = final_output.astype(str)
      final_output.info()
      final_output.to_gbq('internal.frequency_output3',
                            Context.default().project_id,
                            if_exists='append')

我将dataframe中的所有数据转换为字符串，以避免数据类型不匹配。如果第一个循环表不存在，将创建它

Structure in bigquery table  
daily_mail_freq STRING NULLABLE 
id_recip STRING  NULLABLE 
imp_day STRING NULLABLE 
imp_hour  STRING NULLABLE
length_action  STRING NULLABLE 
length_data STRING  NULLABLE
weekly_mail_frequency STRING  NULLABLE

---

其中没有日期

一种方法是使用 google.CloudBigQuery。在这种情况下，它将更改为sql语句并推送数据，而不是使用dataframe

def export_items_to_bigquery(daily_mail_freq,id_recip,imp_day,imp_hour,length_action,length_data,weekly_mail_frequency ):
    # Instantiates a client
    client = bigquery.Client()
    bigquery_client = bigquery.Client()

    # Prepares a reference to the dataset
    dataset_ref = bigquery_client.dataset('dbn')

    table_ref = dataset_ref.table('fqo')
    table = bigquery_client.get_table(table_ref)  

    rows_to_insert = [
        (daily_mail_freq , id_recip, imp_day, imp_hour, length_action , length_data, weekly_mail_frequency)]
    errors = bigquery_client.insert_rows(table, rows_to_insert)  # API request
    assert errors == [] 

现在在循环中，只需将数据传递给函数