要创建一个BigQuery外部表，您需要执行以下步骤：

1. 在BigQuery控制台中，选择要创建表的数据集。

2. 点击“创建表”按钮，在弹出的菜单中选择“创建外部表”。

3. 在“创建外部表”页面中，填写表的名称和描述。

4. 在“数据位置”部分，选择您的数据存储位置。BigQuery支持许多外部数据源，如Google Cloud Storage、Google Drive、Amazon S3等。

5. 在“架构”部分，定义表的结构。您可以手动定义表的架构，也可以选择从数据源推断架构。

6. 在“数据源选项”部分，根据您选择的数据源类型提供相关的连接信息。例如，如果您选择了Google Cloud Storage作为数据源，您需要提供存储桶和文件的路径。

7. 在“格式选项”部分，根据您的数据源类型选择适当的格式选项。例如，如果您的数据是CSV文件，您可以选择逗号分隔的选项。

8. 在“访问控制”部分，选择适当的访问控制选项，以确定谁可以查询和修改表。

9. 点击“创建表”按钮完成创建过程。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python创建一个外部表：

from google.cloud import bigquery

# 设置您的Google Cloud项目ID
project_id = "your-project-id"

# 设置外部表的数据集和表名称
dataset_id = "your-dataset-id"
table_id = "your-table-id"

# 创建BigQuery客户端
client = bigquery.Client(project=project_id)

# 定义外部表的架构
schema = [
    bigquery.SchemaField("name", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("age", "INTEGER"),
    bigquery.SchemaField("gender", "STRING"),
]

# 定义外部表的选项
external_config = bigquery.ExternalConfig("CSV")
external_config.source_uris = ["gs://your-bucket/file.csv"]
external_config.options.skip_leading_rows = 1

# 创建外部表
table = bigquery.Table(f"{project_id}.{dataset_id}.{table_id}", schema=schema)
table.external_data_configuration = external_config
table = client.create_table(table)

print(f"Created table '{table.table_id}'")

请确保您已经安装了google-cloud-bigquery包，并替换代码中的project_id、dataset_id、table_id、source_uris和scheme等参数，以匹配您自己的项目和数据源信息。