本記事ではDataDirectドライバーを使用してGoogle BigQueryからODBC接続でデータを取得します。
JupyterNotebook上でデータを取得し、Google BigQueryのチュートリアル同様にデータ処理を行いました。

※以下のチュートリアルではODBC接続ではなく、直接BigQueryからデータを取得する方法が書かれています。
https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-jupyter?hl=ja

環境

OS：Windows10
ODBCドライバー：DataDirect 8.0 Google BigQuery
Pythonバージョン：3.8

DataDirect 8.0 Google BigQueryのインストール

以下URLより評価版をダウンロードできます。
https://www.progress.com/connectors/google-bigquery

ダウンロード出来たらインストールを行っていきます。
基本的に「Next」で次に進めましょう。
以下の画面のチェックボックスはWindows ODBC AdministratorにユーザーDSNを追加するかを聞かれています。
後から設定するのでチェックを入れておくといいかもしれません。

あとは「Done」でインストールが完了するのを待ちましょう。

Windows ODBC Administratorの設定

設定をする前Google Cloud Platfoamのサービスアカウントの作成とアカウントキーのJSONファイルが必要になります。

分からない場合は以下を参考にしてみてください。
https://www.magellanic-clouds.com/blocks/guide/create-gcp-service-account-key/

設定項目	入力する内容
Data Source Name	任意の名前
Project	プロジェクトID
Authentication Method	Service Account
Email	サービスアカウントのアドレス
Private key File	JSONファイルのパス

以上を設定し終わったら、「Test Connect」で接続を確認します。

JupyterNotebookでデータを可視化

本記事では前章で設定したプロジェクトのリソースにsamplesデータセットのnatalityテーブルをコピーして使用しています。
Google BigQueryのチュートリアルにある年別の出生数の合計を可視化してみます。

pyodbcのインストール
pip install pyodbc

import pyodbc
import pandas as pd

cnxn = pyodbc.connect('DSN=Google BigQuery',autocommit=True)  #DSN=設定したDSN名
tableResult = pd.read_sql('SELECT source_year AS year,COUNT(is_male) AS birth_count  \
                        FROM samples.natality GROUP BY year ORDER BY year DESC LIMIT 15', cnxn)

df = pd.DataFrame(tableResult)
df

%matplotlib inline
df1.plot(kind='bar', x='year', y='birth_count')  #年別の出生数の合計の棒グラフ

まとめ

チュートリアルを実行したコードは以下で共有していますので参考にしてください。
Colaboratoryでは実行できないのでローカルにダウンロードしてJupyterNotebookで実行してみてください！
チュートリアル実行例

公式ではSimba社のODBCドライバーを提供していますが、Progress社の提供するDataDirectでも同じことが可能です。

DataDirectを使用するメリットは、国内企業であるアシスト社がDataDirectを扱っておりサポートを受けられることです。Simba社は日本に展開していないこともあり不安がある人、評価版を使用して気に入ったという人はDataDirectを検討してみてもいいかもしれませんね！
アシスト社のホームページ