gbq で BigQuery からデータを読み込む

pandas-gbq を用いると、クエリを与えることでデータフレームを直接作成することができます。

shell

$ pip install pandas pandas-gbq

python

import pandas as pd
from pandas.io import gbq

query = "SELECT id, company, name FROM users"
df = pd.read_gbq(query, "project-id")

データが少ない間はこれで良いですが、データが増えた時を考えると、メモリの圧迫や、データフレームに処理を加えるときの動作が重くなることが考えられます。

1レコードずつ読み込んで、ある程度の大きさでデータフレームに変換する

上記の問題を解決するための関数を書きました。

shell

$ pip install pandas google-cloud-bigquery

python

import pandas as pd
from google.cloud import bigquery

# job: query job
# columns: カラムのリスト
# group: 指定したカラムは、同一値ならば同一データフレームに保存される
def data_frame_iteration(job, columns, group = None):
    chunk = 100000 # 大体のレコード数
    records = []
    last = None

    # レコードを1件ずつ読み込む
    for record in job:
        item = [record[column] for column in columns]

        if group is None:
            if len(records) >= chunk:
                yield pd.DataFrame(records, columns = columns)
                records = []
        else:
            # 指定したカラムの値が変わったタイミングで、レコードが多ければ (chunkの9割) 一旦保存。
            if record[group] != last and len(records) > chunk * 0.9:
                yield pd.DataFrame(records, columns = columns)
                records = []

        records.append(item)

        if group is not None:
            # 指定したカラムの値を保存しておく
            last = record[group]

    # 残りを保存
    if len(records) > 0:
        yield pd.DataFrame(records, columns = columns)

関数に group 引数を与えない場合

client = bigquery.Client("project-id")
query = "SELECT id, company, name FROM users"
columns = ["id", "columns", "name"]
job = client.query(query)

for df in data_frame_iteration(job, columns):
    pass

各 df に、関数内の chunk 数単位で分割されたレコードが入ります。

関数に group 引数を与える場合

同一 company は同一データフレームに入れて操作したいという場合は次のようにします。

client = bigquery.Client("project-id")
query = "SELECT id, company, name FROM users ORDER BY company"
columns = ["id", "columns", "name"]
job = client.query(query)

for df in data_frame_iteration(job, columns, "company"):
    pass

クエリ側で、グルーピングしたいカラムでソートしてある点に注意してください。
この場合、例えば company の値がともに 1 であるデータは、同一の df に入ります。複数の df にまたがることはありません。