【要約】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_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
- ・Pandasのメソッドチェーン肥大化による、処理意図の埋没。
- ・複雑な加工ロジックの再利用時、Python関数ではimport管理が煩雑。
- ・SQLにおけるregexp_replace等のネストによる、可読性の著しい低下。
- ・MLパイプラインへの組み込みにおける、データ形式変換のコスト。
// Approach
1.DuckDBのマクロ（CREATE MACRO）による処理の関数化。
2.スカラーマクロを用いた、複雑な文字列処理（HTML除去等）の抽象化。
3.テーブルマクロによる、引数付き中間テーブルの動的生成。
4.CTE（WITH句）による、多段階パイプラインの宣言的記述。
5.探索フェーズ（Pandas）と定型パイプライン（SQL）の使い分け。
// Result
- ・SQLにおける「処理の定義」と「データの取り出し」の分離を実現。
- ・DB側にロジックを保持することで、チーム内での加工ロジックの共通化が可能。
- ・DuckDBとPandasの相互運用により、高効率なデータ加工パイプラインを構築。
Senior Engineer Insight
> 実戦における開発体験（DX）と保守性の観点から、極めて合理的な知見である。特に、マクロによる「ロジックのDB側への集約」は、チーム開発における共通言語化に大きく寄与する。大規模データへのスケーラビリティを確保しつつ、MLパイプラインへの接続性を維持する「ハイブリッド運用」は、現場の要件を満たす現実的な解である。