__「google スプレッドシート」をソースに指定した BigQuery のテーブルを「read_gbq」__する方法を説明します。

権限の設定

スプレッドシートへの参照権限追加

使用するサービスアカウントに対象のスプレッドシートへの参照権限を付与します。
なお、ここではサービスアカウントを使用することを前提としています。

APIの有効化

GCP コンソールから、__「APIとサービス」を選択して、「Google Drive API」__と 「Google Sheets API」 を有効にする。

サービスアカウントにスコープを設定する

GCP コンソールから、__「セキュリティ」__を選択して、つぎの2つをカンマ区切りで設定する。

上2つの情報はつぎのURLから得たものであり、助かりました。
https://blog.nijohando.jp/post/building-private-timestamp-system-1/

pandas と pandas-gbq のバージョンを確認する

read_gbq の credentials というパラメータを使うのですが、これが次のバージョン以降から追加されています。
New in version 0.8.0 of pandas-gbq.
New in version 0.24.0.<= pandas

これ以前のバージョンの場合は、更新します。

pip install --upgrade pandas-gbq
pip install --upgrade pandas

コードを書く

注意点はつぎの３つの Scope を追加する必要があることです。

この、Scope を追加するために credentials があるバージョンが必要でした。

import pandas as pd
from google.oauth2.service_account import Credentials

query = """
SELECT * FROM `dogs-111.pretty.beagle`
"""

cred = Credentials.from_service_account_file("./auth/account.json")
cred = cred.with_scopes(
    ["https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly", 
     "https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly",
     "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
df_result = pd.read_gbq(query, project_id="dogs-111", dialect="standard", credentials=cred)

最後に

今回紹介した方法とは別の方法もあるかもしれません。私がかなり苦戦したので、知識の共有として一事例を紹介しました。