要将BigQuery查询结果分成多个文件并处理其中一些文件为空，可以使用BigQuery的导出功能以及Python编程语言来实现。下面是一个示例代码，演示了如何将BigQuery查询结果导出到多个文件，并处理其中一些为空的情况。

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import storage

# 设置Google Cloud项目和BigQuery客户端
project_id = 'your-project-id'
client = bigquery.Client(project=project_id)

# 设置查询和导出的参数
query = """
SELECT *
FROM your_table
"""
destination_table = 'your-project-id.your_dataset.your_table'
bucket_name = 'your-bucket-name'
destination_uri = f'gs://{bucket_name}/your_folder/*'
file_prefix = 'output_file'

# 执行查询并导出结果
job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=destination_table)
query_job = client.query(query, job_config=job_config)
query_job.result()

# 导出结果到多个文件
table = client.get_table(destination_table)
destination_uri = f'gs://{bucket_name}/your_folder/{file_prefix}*.csv'
extract_job = client.extract_table(table, destination_uri, location='US')
extract_job.result()

# 处理导出的文件
storage_client = storage.Client(project=project_id)
bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
blobs = bucket.list_blobs(prefix=f'your_folder/{file_prefix}')
for blob in blobs:
    # 处理非空文件
    if blob.size > 0:
        # 处理非空文件的代码
        print(f'Processing file: {blob.name}')
    else:
        # 处理空文件的代码
        print(f'Skipping empty file: {blob.name}')

在上面的示例代码中，首先设置了Google Cloud项目和BigQuery客户端。然后，指定了查询语句和导出的参数，包括目标表、存储桶名称、目标URI以及文件前缀。

接下来，执行查询并将结果导出到BigQuery表。然后，使用extract_table方法将表数据导出到多个文件中。导出的文件将存储在指定的存储桶中，并根据文件前缀和通配符进行命名。

最后，使用Google Cloud Storage客户端获取存储桶中的文件列表，并根据文件大小判断文件是否为空。如果文件大小大于0，则处理非空文件的代码将被执行；如果文件大小为0，则处理空文件的代码将被执行。

请注意，上述示例代码仅供参考，您可能需要根据自己的需求进行适当的修改。