要使用BigQuery读取存储在Google Cloud Storage（GCS）中的Parquet文件，您可以使用BigQuery的外部表功能。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 首先，您需要在BigQuery中创建一个外部数据源，指向存储在GCS中的Parquet文件。您可以使用以下代码创建外部数据源：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# 定义外部数据源的配置
external_config = bigquery.ExternalConfig("PARQUET")
external_config.source_uris = ["gs://bucket/path/to/parquet/file.parquet"]
external_config.schema = [
    bigquery.SchemaField("column1", "STRING"),
    bigquery.SchemaField("column2", "INTEGER"),
    # 添加其他列
]

# 创建外部数据源
dataset_ref = client.dataset("your_dataset_id")
table_ref = dataset_ref.table("your_table_id")
table = bigquery.Table(table_ref, schema=external_config.schema)
table.external_data_configuration = external_config

client.create_table(table)

2. 创建外部数据源后，您可以查询该外部数据源并读取其中的数据。以下是一个示例查询：

# 查询外部数据源
query = """
SELECT *
FROM your_table_id
"""

query_job = client.query(query)
results = query_job.result()

# 遍历查询结果
for row in results:
    print(row)

请注意，您需要将上述代码中的bucket替换为您的GCS存储桶名称，path/to/parquet/file.parquet替换为您Parquet文件的路径，your_dataset_id替换为您要将数据加载到的BigQuery数据集的ID，your_table_id替换为您要创建的外部表的ID。

此外，您还可以根据Parquet文件的实际架构来定义外部表的模式，以适应不同的数据结构。