要在BigQuery中从数据导入到业务日期的增量重分区，可以使用以下解决方法：

1. 创建一个目标表用于存储导入的数据。可以使用以下DDL语句创建一个空表：

CREATE TABLE dataset.target_table (
  column1 STRING,
  column2 INT64,
  ...
) PARTITION BY DATE(business_date);

2. 创建一个源表用于存储原始数据。可以使用以下DDL语句创建一个空表：

CREATE TABLE dataset.source_table (
  column1 STRING,
  column2 INT64,
  ...
) PARTITION BY DATE(load_date);

3. 使用以下代码示例将数据从源表导入到目标表，同时进行增量重分区：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 选择最新的业务日期
query = """
SELECT MAX(business_date) AS max_date
FROM dataset.target_table
"""

result = client.query(query).result()
max_date = result[0]['max_date']

# 导入新的数据到目标表，只包括大于最新业务日期的数据
query = f"""
INSERT INTO dataset.target_table
SELECT *
FROM dataset.source_table
WHERE load_date > '{max_date}'
"""

client.query(query)

# 更新目标表的元数据，以包括新的业务日期分区
query = """
SELECT DISTINCT DATE(load_date) AS business_date
FROM dataset.source_table
WHERE load_date > '{max_date}'
"""

result = client.query(query).result()

for row in result:
    partition_date = row['business_date']
    client.update_table(dataset.target_table, {'timePartitioning': {'field': 'business_date', 'type': 'DAY'}}, partition=partition_date)

这段代码首先选择目标表中的最新业务日期，然后将源表中大于最新业务日期的数据导入到目标表，并更新目标表的元数据以包括新的业务日期分区。

请注意，你需要将代码中的dataset.target_table和dataset.source_table替换为你的目标表和源表的正确名称。另外，你还需要确保你的代码环境中已经安装了google-cloud-bigquery库。

希望这个解决方法对你有帮助！