前提

vertica-python, pandas, gspread, oauth2clientをインストールしておくこと。
Verticaの接続情報を正しく設定すること。
Google APIのサービスアカウントを作成し、JSONキーを取得すること。
スプレッドシートの名前を正しく設定し、サービスアカウントに編集権限を付与すること。

Vertica とは

１．Verticaからデータを取得:

Pythonでvertica-pythonパッケージを使い、Verticaのデータベースからデータを取得する。

###２．Pandasでデータを処理:
取得したデータをPandas DataFrameに読み込み、必要な処理を行う。

３．Google APIの設定:

Google Developers Consoleでプロジェクトを作成し、Google Sheets APIを有効にする。サービスアカウントを作成してキーをダウンロードする。

４．gspreadを使ってスプレッドシートにアクセス:

gspreadパッケージとGoogle APIの認証情報を使って、PandasのデータをGoogle スプレッドシートに書き込む。

コードはこんな感じ

import vertica_python
import pandas as pd
import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

# Verticaデータベース接続情報
conn_info = {'host': 'VERTICA_HOST',
             'port': 5433,
             'user': 'USERNAME',
             'password': 'PASSWORD',
             'database': 'DBNAME'}

# SQLクエリ
query = "SELECT * FROM your_table"

# Verticaからデータ取得し、Pandas DataFrameへ読み込み
with vertica_python.connect(**conn_info) as connection:
    df = pd.read_sql(query, connection)

# Pandasでのデータ処理（任意）

# Google Sheets APIとサービスアカウントの認証
scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds',
         'https://www.googleapis.com/auth/drive']
creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('your-google-creds.json', scope)
client = gspread.authorize(creds)

# スプレッドシートを開く
sheet = client.open('your_spreadsheet_name').sheet1

# DataFrameからスプレッドシートへデータを書き込む関数
def df_to_sheet(df, sheet, clear=True):
    if clear:
        sheet.clear()
    cells = gspread.utils.dataframe_to_cells(df)
    sheet.update_cells(cells)

# 実行
df_to_sheet(df, sheet)

自動実行する場合、Linuxならcron、Windowsならタスクスケジューラを設定する。

ここではcronでの実行例を示す（毎事0分に実行）

0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py

注意点

・大量のデータを扱う場合、Google Sheets APIのレートリミットに注意。APIの呼び出し回数の制限を超える可能性があるので、リアルタイムとかはあまりおすすめしない。（上の記載例で現状エラーは出ていないが）