要将BigQuery数据转换为TFRecord格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装所需的Python库：

!pip install google-cloud-bigquery
!pip install tensorflow

2. 从BigQuery中读取数据：

from google.cloud import bigquery

# 创建一个BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 构建查询语句
query = """
SELECT * FROM your_table
"""

# 执行查询
query_job = client.query(query)

# 将查询结果转为DataFrame
df = query_job.to_dataframe()

3. 将数据转换为TFRecord格式：

import tensorflow as tf

# 定义一个函数，将数据转换为TFExample格式
def create_tf_example(row):
    # 从row中获取每个特征的值
    feature1 = row['feature1']
    feature2 = row['feature2']
    label = row['label']

    # 创建一个字典，包含特征和对应的值
    feature_dict = {
        'feature1': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[feature1])),
        'feature2': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[feature2])),
        'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[label])),
    }

    # 创建一个Features对象
    features = tf.train.Features(feature=feature_dict)

    # 创建一个Example对象
    example = tf.train.Example(features=features)

    return example

# 创建一个TFRecord文件
with tf.io.TFRecordWriter('data.tfrecord') as writer:
    # 遍历DataFrame中的每一行
    for index, row in df.iterrows():
        # 将每一行转换为TFExample格式
        example = create_tf_example(row)
        
        # 将TFExample写入TFRecord文件
        writer.write(example.SerializeToString())

以上代码将从BigQuery中读取数据并将其转换为TFRecord格式。您需要将your_table替换为您自己的表名，并根据实际情况调整特征和标签的名称。