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R言語の関数を、BigQuery（SQL）の関数に置き換える

2023/12/12に公開
R
SQL
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BigQuery
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関数
tech

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。

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