#目的
非エンジニアの企画職やマーケ職などが自身でBigQueryにデータアップロードできるツールを提供したい & 自分自身が普段エクセルのデータをBigQUeryにアップロードするのが面倒だったりするので、GUIで操作できるように作りました。

#想定する挙動

Cloud Storageにエクセル(.xlsxもしくは.csv)をアップロードする。
※GCSのディレクトリ名がBigQueryのデータセット名となり、ファイル名がテーブル名になるようにpathを作る
.xlsx GS://バケット名（任意）/dataset名/table名.xlsx
.csv GS://バケット名（任意）/dataset名/table名.csv

2.GCSのアップロードがトリガーとなり、GCFが動く。
3.BigQueryに新規テーブルが作成される。
（※既に同じテーブル名がある場合、上書きされる）

#準備

Google Cloud Storage

データアップロード対象のバケットを作成する

Google Cloud Functions

以下の設定を行う（詳細は割愛）
Python 3.7
トリガーのタイプ : Cloud Storage
バケット : 上記で作成したGCSのバケット

#GCF

requestments.txt

pandas
pandas-gbq
google-cloud-storage
google-cloud-bigquery
xlrd

main.py

from google.cloud import storage
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import re


def gsc_to_bigquery_createtable(data, context):
    # log
    print(data)
    print(context)
    print('Folder Name : {}'.format(data['name']))
    GETPATH = data['name']
    m = re.match(
        r'(?P<getDatasetId>.*)/(?P<getFileId>.*)\.(?P<getFileType>.*)',
        GETPATH)
    # バケット名とプロジェクト名を指定する
    BUCKET = 'バケット名'
    PROJECT_ID = 'プロジェクト名'
    # データセット名を取得
    DATASET_ID = m.group('getDatasetId')
    # ファイル名を取得
    FILE_ID = m.group('getFileId')
    # 識別子を取得
    FILE_TYPE = m.group('getFileType')

    TMP_PATH = '/tmp/' + FILE_ID + '.' + FILE_TYPE
    # GSCからpythonへデータインポート
    gcs = storage.Client(PROJECT_ID)
    bucket = gcs.get_bucket(BUCKET)
    blob = bucket.get_blob(GETPATH)
    blob.download_to_filename(TMP_PATH)

    # 識別子の条件分岐
    if FILE_TYPE == 'xlsx':
        df = pd.read_excel(TMP_PATH)
    elif FILE_TYPE == 'csv':
        df = pd.read_csv(TMP_PATH)

    # pythonからBigQueryへテーブル作成
    full_table_id = DATASET_ID + '.' + FILE_ID
    df.to_gbq(full_table_id, project_id=PROJECT_ID, if_exists='replace')
　　# log
    print('Folder Name : {}'.format(data['name']))