前提条件

本記事で記載しているコードを実行するにはpandasやread_gbqなどのライブラリがインストールされている必要があります．

BigQueryからDataFrameを取得する

pandasのread_gbqメソッドを使用して以下のように取得できます．

import pandas as pd

# BigQueryのパブリックデータ(67.58 KB)
query = '''
SELECT
    County_of_Residence,
    Births,
    Ave_Age_of_Mother
FROM
    `bigquery-public-data.sdoh_cdc_wonder_natality.county_natality`
LIMIT
    10
'''

df = pd.read_gbq(query)

display(df.head(3))
print(df.shape)

(10, 3)

テーブルからデータを取得するためのクエリを用意し，それをメソッドに渡せばOKです．

メソッドの主な引数

read_gbqメソッドには主に以下の引数があります．

使用例：インデックス指定とカラム順序の指定

以下はindex_colとcol_orderを指定した例です．

df = pd.read_gbq(query, index_col='County_of_Residence', col_order=['Ave_Age_of_Mother', 'Births'])
df.head(3)

index_colで指定したカラムがDataFrameのindexになりcol_orderで指定した順序でカラムが表示されています．

使用例：高速化とプログレスバー表示

テーブルを高速に取得するにはuse_bqstorage_apiを使用します．
また，以下ではテーブル取得の進捗状況を表示できるprogress_bar_typeも併せて指定しています．

df = pd.read_gbq(query, use_bqstorage_api=True, progress_bar_type='tqdm')
df.head(3)

Downloading: 100%|██████████|

上記で取得しているテーブルは非常に小さいのでuse_bqstorage_apiを指定しなくてもストレスなくデータを取得できますが，大きいテーブルを取得する際は指定をおすすめします.²

ひとこと

BigQueryからテーブルをDataFrameとして取得してあれこれする場合にはread_gbqが便利に使えますね．
テーブルのスキーマなどの情報を得たい場合は以下の記事もご覧ください．