Python Pandas/sqlalchemy/pybigquery指定'；BIGINT'；而不是'；INT64'；对于整型列

我正在尝试使用sqlalchemy（以及幕后的pybigquery）将pandas数据帧复制到BigQuery表。但是，我得到了一个错误，因为sqlalchemy试图创建类型为

BIGINT

的列，但BigQuery只识别

INT64

下面是一些重现错误的代码：

import sqlalchemy as sqa, pandas as pd
db_engine = sqa.create_engine('bigquery://my-project/my_dataset', echo=True)
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': ['red', 'green']})
df.to_sql('test', db_engine, if_exists='replace', index=False)

这将向BigQuery发送以下SQL代码：

CREATE TABLE `test` (
    `a` BIGINT, 
    `b` STRING
)

这将导致错误：

未找到类型：BIGINT

奇怪的是，如果我明确指定列

a

应被视为整数（通过将

dtype={'a'：sqa.types.integer，'b'：sqa.types.String}

添加到最后一行），那么sqlalchemy会要求BigQuery创建一个

INT64

列，一切正常。但我不希望为每一列硬编码数据类型

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在我看来，这就像熊猫或炼金术中的一只虫子。我试图诊断它，但在他们的代码中迷失了方向。有人知道解决这个问题的好方法，或者知道我可以在哪里找到错误来创建拉请求吗？

听起来像pybigquery中的错误，但是为什么您要使用

来处理sql

而不是

来处理gbq

？将是提交问题或请求的适当位置。我正在使用

来执行sql

，因为我正在将基于postgresql的系统迁移到BigQuery，希望只更改sqlalchemy连接对象，而不必更改所有代码。这使我的选项在将来对不同的数据库开放。我将在某个时候深入研究pybigquery代码，或者向他们提出一个问题。这似乎是一个非常基本的功能，应该可以正常工作。