我正在尝试从python panda Dataframe加载BigQuery Table。
csv文件包含以下内容：

t_time
2023-01-01 07:20:54.272000 UTC
2023-01-02 04:22:26.914000 UTC
2023-01-03 04:32:38.663000 UTC

bigQuery表有一个数据类型为TIMESTAMP列t_time
架构：bigquery.SchemaField("t_time", "TIMESTAMP", mode="NULLABLE")
代码片段：

from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import ... 
client = bigquery.Client()

df=pd.read_csv("./my_times.csv",  header=1, names=['t_time'])   
print(f"> {df['t_time']}")
df.info()
job_config = bigquery.LoadJobConfig(
  schema = [
    bigquery.SchemaField("t_time", "TIMESTAMP"),
  ]
  write_disposition="WRITE_TRUNCATE",
)
client.load_table_from_dataframe(df, "myproj.mydataset.mytable", job_config=job_config).result()

输出：

0     2022-08-03 07:20:54.272000 UTC
    1     2022-08-04 04:22:26.914000 UTC
    2     2022-08-03 04:32:38.663000 UTC
Name: t_time, dtype: object
Error object of type <class 'str'> cannot be converted to int

问题出在bigquery.SchemaField("insert_timestamp", "TIMESTAMP"),中，我想知道为什么，因为我有其他时间戳格式的表和<date> <time> UTC的时间表。
我也尝试过将 Dataframe 列t_time转换为时间戳，但没有成功（不确定是否可以从该格式转换为时间戳）。
对于给予的CSV格式（使用UTC），使用数据类型timestamp的bigquery表的正确方法是什么？