BigQuery DataFrames（BigFrames）引入了新的 .bigquery 访问器，允许用户直接在熟悉的 pandas DataFrame 中运行高级机器学习。这一集成使得 BigQuery 企业级 AI 功能能够无缝调用到云基础设施。对于线性回归等任务，用户现在可以直接利用 ai.predict（） 在 BigQuery 数据上，绕过本地训练。.bigquery 访问器将 pandas 操作转换为 Google 标准 SQL，并在 BigQuery 上原生执行模型。环境设置需要特定的 Google Cloud 角色并安装 pandas 和 bigframe。AI 功能支持 pandas 系列和 DataFrame。对于系列，ai.embed（） 计算文本嵌入，ai.similarity（） 计算余弦相似度评分。DataFrame 函数处理多列操作，如 ai.forecast（） 用于时间序列预测，ai.if_（） 用于自然语言行过滤。这些功能抽象化了云基础设施和模型执行的复杂性。目标是赋能数据科学家在不离开Python生态系统的情况下完成复杂的AI任务。支持的功能包括嵌入生成、分类、预测和预测建模。panda中的BigQuery AI功能简化了机器学习工作流程的扩展。