DuckDB のマクロが便利だったので、テーブルデータ加工について Pandas とユースケース別に比較してみた
Qiita / 4/25/2026
💬 OpinionTools & Practical Usage
Key Points
- DuckDBのマクロ機能を知り、テーブルデータ加工でSQL(SQL方言)を組み合わせる際の実用性が高まった点を起点にしている
- テーブル加工の実装方針を、Pandasと比較しつつ「SQLで書くべきケース」と「Pythonで書くべきケース」をユースケース別に検討している
- DuckDBのマクロが反復的な処理やパターン化された加工を簡潔にし、可読性・保守性・再利用性に寄与するという観点が中心にある
- SQL/マクロ活用を選ぶことで得られるワークフロー上のメリットと、Pandasが得意な分析・前処理の強みを対比している
はじめに
以前、DuckDB に関する記事を書きました。
テーブルデータの加工に SQL を使うこと自体は以前からやっていたのですが、最近新たに、DuckDB(および一部の SQL 方言)でマクロが使えることを知りました。
マクロを使うと、複雑な加工ロジックを名前付...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles

Black Hat USA
AI Business

AI agents have no identity — we built the open registry that gives them one
Dev.to

I Built a 24/7 AI Agent System on a $6/Month VPS — Here's the Stack
Dev.to

From Guesswork to Growth: Automating Your Farm's Planning with AI
Dev.to

Claude Desktop Now Supports Third-Party APIs — Here's How to Set It Up
Dev.to