要实现BigQuery滚动月份数据，可以使用以下代码示例：

# 导入必要的库
from google.cloud import bigquery
from google.cloud.bigquery.table import Table

# 设置BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 设置源表和目标表的名称和项目ID
source_table_name = 'your_source_table_name'
target_table_name = 'your_target_table_name'
project_id = 'your_project_id'

# 设置滚动的月份数
rolling_months = 3

# 获取源表的模式
source_table_ref = client.dataset('your_dataset').table(source_table_name)
source_table = client.get_table(source_table_ref)
schema = source_table.schema

# 创建目标表
target_table_ref = client.dataset('your_dataset').table(target_table_name)
target_table = Table(target_table_ref, schema=schema)
client.create_table(target_table)

# 构建查询语句
query = """
SELECT *
FROM `{project_id}.{dataset}.{source_table}`
WHERE DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL {months} MONTH) <= DATE(timestamp_column)
"""

formatted_query = query.format(project_id=project_id, dataset='your_dataset',
                               source_table=source_table_name, months=rolling_months)

# 运行查询并将结果写入目标表
job_config = bigquery.QueryJobConfig(destination=target_table_ref)
query_job = client.query(formatted_query, job_config=job_config)
query_job.result()

替换代码示例中的your_source_table_name、your_target_table_name和your_project_id为实际的表名和项目ID。将rolling_months设置为滚动的月份数。确保在代码中设置了正确的数据集名称。

此代码示例使用BigQuery Python客户端库来执行查询并将结果写入目标表。它首先获取源表的模式，然后创建一个具有相同模式的目标表。接下来，它构建一个查询语句，该语句选择滚动指定月份数的数据，并将结果写入目标表。最后，它运行查询作业并等待结果。

请注意，此代码示例仅提供了一个基本的框架，需要根据实际需求进行修改和扩展。