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R言語の関数を、BigQuery(SQL)の関数に置き換える
はじめに
クラウドエースの康です。
今回は R 言語について調べながら BigQuery(SQL)の関数に置き換える理由について説明します。また、それぞれの R 言語の関数と BigQuery SQL の関数を比較し、どのように対応しているかを示します。 これにより、二つの言語間の同様の機能と処理方法が理解できます。
R 言語とは
データ分析、統計計算、グラフィック作業のために設計されたプログラミング言語です。
R 言語の特徴
- 複雑なデータを多様なグラフで表現することができる
- 初心者でも直感的に扱える
- パッケージが豊富
- データの互換性が高い
- 無料で、オープンソースである
R 言語の関数とパッケージ
R 言語の関数
- R 言語の関数は、特定のタスクを実行するコードの集合です。
- R には基本的に提供される関数がたくさんあり、ユーザーが直接関数を作成することもできます。
R 言語のパッケージ
-
R パッケージは、関数、データセットなどを含むコードの集合です。パッケージは、特定のタスクを実行するための関数とデータを簡単に再利用できるようにまとめたものです。
-
R パッケージは、データ分析、視覚化、マシンラーニング、統計計算など、特定の分野の作業を容易にします。
R 言語の関数を BigQuery (SQL) の関数に置き換える理由
- R 言語はデータ分析に強力なプログラミング言語ですが、大規模データセットには適していません。
- BigQuery は大規模データセットを効率的に分析できます。
- R 言語の関数を BigQuery(SQL)に変換することで、より迅速かつ効率的なデータ分析を実現できます。
関数変換の実際の事例
基本統計関数
1. 平均計算
- R
# データに実際の値を割り当てる
data <- data.frame(
column = c(10, 20, 30, 40, 50)
)
# mean()関数使用
result <- mean(data$column)
- BigQuery SQL
SELECT AVG(column) AS result
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
result 30
2. 合計計算
- R
# データに実際の値を割り当てる
data <- data.frame(
column = c(1, 2, 3, 4, 5)
)
# sum()関数使用
result <- sum(data$column)
- BigQuery SQL
SELECT SUM(column) AS result
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
result 15
3. 中央値計算
- R
# データに実際の値を割り当てる
data <- data.frame(
column = c(10, 20, 30, 40, 50)
)
# median()関数の使用
result <- median(data$column)
- BigQuery SQL
SELECT APPROX_QUANTILES(column, 1) AS result
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
result 30
4. 標準偏差計算
- R
# データに実際の値を割り当てる
data <- data.frame(
column = c(10, 20, 30, 40, 50)
)
# sd()関数使用
result <- sd(data$column)
- BigQuery SQL
SELECT STDDEV(column) AS result
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
result 15.81
データ操作および再構造化
1. 条件に応じた行フィルタリング
- R (dplyr パッケージ)
# データに実際の値を割り当てる
library(dplyr)
# データフレームの作成
data <- data.frame(column = c(10, 20, 30, 40, 50))
# 条件に応じてフィルタリング
filtered_data <- filter(data, column > 25)
- BigQuery SQL
SELECT *
FROM my_project.my_dataset.my_table
WHERE column > 25
-
実行結果
column 30 40 50
2. 特定の列選択
- R (dplyr パッケージ)
library(dplyr)
# 例示データフレームの作成
data <- data.frame(
column1 = c(1, 2, 3),
column2 = c("A", "B", "C"),
column3 = c(TRUE, FALSE, TRUE)
)
# column1とcolumn2のみ選択
selected_data <- select(data, column1, column2)
- BigQuery SQL
SELECT column1, column2
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
column1 column2 1 A 2 B 3 C
3. 新しい列の追加/変更
- R (dplyr パッケージ)
library(dplyr)
data <- data.frame(
column1 = c(1, 2, 3),
column2 = c("A", "B", "C")
)
# 新しい列 "new_column" を追加。ここでは column1 の2倍の値を設定
result <- mutate(data, new_column = column1 * 2)
- BigQuery SQL
SELECT *, column1 * 2 AS new_column
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
column1 column2 new_column 1 A 2 2 B 4 3 C 6
4. グループ化および要約
- R (dplyr パッケージ)
library(dplyr)
data <- data.frame(
category = c("A", "A", "B", "B", "C"),
value = c(10, 20, 15, 25, 30)
)
result <- data %>%
group_by(category) %>%
summarise(total_value = sum(value))
- BigQuery SQL
SELECT category, SUM(value) as total_value
FROM my_project.my_dataset.my_table
GROUP BY category
-
実行結果
category total_value A 30 B 40 C 30
5. データを広い形に変換(長い形から広い形へ)
- R(tidyr パッケージ)
library(tidyr)
# 例示用のデータフレーム
data <- data.frame(
id = c(1, 1, 2, 2),
key = c("A", "B", "A", "B"),
value = c(100, 200, 150, 250)
)
# spread関数を使った変換
wide_data <- spread(data, key, value)
- BigQuery SQL
SELECT *
FROM
(
SELECT id, key, value
FROM my_project.my_dataset.my_table
)
PIVOT
(
SUM(value) FOR key IN ('A' AS A_sum, 'B' AS B_sum)
)
-
元のデータセット
id key value 1 A 100 1 B 200 2 A 150 2 B 250 -
実行結果
id A_sum B_sum 1 100 200 2 150 250
文字列処理および日付関数
1. 文字列結合
- R (dplyr パッケージ)
library(dplyr)
# string1とstring2に実際の値を割り当てる
string1 <- "Hello"
string2 <- "World"
# paste()関数を使用する
paste(string1, string2, sep = "")
- BigQuery SQL
-- CONCAT()関数を使用する
SELECT *, CONCAT(string1, string2) AS concatenated_string
FROM my_project.my_dataset.my_table
-
実行結果
string1 string2 concatenated_string Hello World HelloWorld
2. 文字列部分抽出
- R (dplyr パッケージ)
library(dplyr)
# 文字列の作成
text <- "Hello, World!"
# 2番目の文字から6番目の文字を抽出
result <- substr(text, 2, 6)
- BigQuery SQL
SELECT SUBSTR("Hello, World!", 2, 6) AS result;
-
実行結果
result ello,
3. 日付差計算
- R (dplyr パッケージ)
library(dplyr)
# 日付の作成
date1 <- as.Date("2023-01-15")
date2 <- as.Date("2023-01-10")
# 2つの日付の差を日単位で計算
result <- difftime(date1, date2, units = "days")
- BigQuery SQL
SELECT DATE_DIFF(DATE '2023-01-15', DATE '2023-01-10', DAY) AS result;
-
実行結果
result 5
このような対応付けは、R 言語と BigQuery(SQL)間の類似の機能と処理方法を理解するのに役立ちます。 関数の使い方と結果は異なる場合がありますので、各言語の文法と機能に対する正確な理解が必要です。
まとめ
この知識を身につけることで、R 言語の統計機能に代わり、BigQuery のスケーラビリティによって効率的にデータ分析を実現することができます。
Discussion