【BigQuery基礎】IF/CASEで条件分岐（サンプルクエリ付き）

BigQuery（BQ）で条件分岐をする際には CASE や IF を用います。これらを活用することで抽出したカラムを条件をもとにラベリングすることが可能です。データ分析では頻発する表現になります。

こちらの記事では BigQuery 初心者向けに CASE / IF の使い方やその応用を解説します！

条件分岐とは？
CASEの使い方
IFの使い方
IFNULLの使い方（COALESCE）
【応用】集計関数内で条件を使う
まとめ

条件分岐とは？

例えば、

ABテストをする際にIDが奇数のユーザーと偶数のユーザーで分類したい
年齢を10代、20代、30代、のように一定のくくりで分類したい

というような状況の際に「Aという条件だったらBにする」という処理を条件分岐といいます。

EXCELではIF関数や、COUNTIF関数、SUMIF関数などで処理することが多いでが、BigQueryでは CASE や IF を用いて処理していきます。

以降、実際にBigQuery（BQ）における条件分岐のやり方を見ていきましょう！

CASEの使い方

CASEの構文は以下になります。

CASE
  WHEN {条件句} THEN {条件にマッチした場合に割り振る値}
  [ ... ]
  [ ELSE {いずれの条件にも当てはまらなかった場合の値} ]
END

実例を見たほうがイメージが湧くと思うので、サンプルを見ていきましょう。

サンプルクエリ

使用するデータ

WITH 

data AS (
    SELECT "田中" AS name, 11 AS age
    UNION ALL
    SELECT "高橋" AS name, 22 AS age
    UNION ALL
    SELECT "鈴木" AS name, 25 AS age
    UNION ALL
    SELECT "加藤" AS name, 31 AS age
    UNION ALL
    SELECT "山本" AS name, 38 AS age
)

SELECT * FROM data

実行結果すると以下の結果が返ってきます。

name	age
田中	11
高橋	22
鈴木	25
加藤	31
山本	38

年代のラベルを付ける

CASEを用いて10代や20代などのラベルをつけます。

WITH 

data AS (
    SELECT "田中" AS name, 11 AS age
    UNION ALL
    SELECT "高橋" AS name, 22 AS age
    UNION ALL
    SELECT "鈴木" AS name, 25 AS age
    UNION ALL
    SELECT "加藤" AS name, 31 AS age
    UNION ALL
    SELECT "山本" AS name, 38 AS age
)

SELECT
    name,
    age,
    CASE
        WHEN  age BETWEEN 10 AND 19 THEN '10代'
        WHEN  age BETWEEN 20 AND 29 THEN '20代'
        WHEN  age BETWEEN 30 AND 39 THEN '30代'
        ELSE '他' END AS age_segment
 FROM 
    data

以下の結果が出力されます。年齢を条件にして、各年代のラベルを割り振りました。

name	age	age_segment
田中	11	10代
高橋	22	20代
鈴木	25	20代
加藤	31	30代
山本	38	30代

実際に分析する際はこのようにセグメントで分類して集計する事が多いので利用する頻度が高い表現です。

IFの使い方

同様のことをIFを用いて処理できます。使い方はEXCELのIF関数と同じです。

IF({条件句}, {条件に一致した場合に割り振る値}, {条件に一致しなかった場合に割り振る値})

サンプルクエリ

WITH 

data AS (
    SELECT "田中" AS name, 11 AS age
    UNION ALL
    SELECT "高橋" AS name, 22 AS age
    UNION ALL
    SELECT "鈴木" AS name, 25 AS age
    UNION ALL
    SELECT "加藤" AS name, 31 AS age
    UNION ALL
    SELECT "山本" AS name, 38 AS age
)

SELECT
    name,
    age,
    IF(age BETWEEN 10 AND 19, '10代', 
        IF(age BETWEEN 20 AND 29, '20代', 
        IF(age BETWEEN 30 AND 39, '30代', 
        '他'))) AS age_segment
FROM 
    data

以下の結果が出力されます。

name	age	age_segment
田中	11	10代
高橋	22	20代
鈴木	25	20代
加藤	31	30代
山本	38	30代

IFNULLの使い方（COALESCE）

IFNULLもしくはCOALESCEを用いることでカラムが空だった場合に指定した値を入れることができます。

サンプルクエリ（IFNULL）

WITH 

data AS (
    SELECT "田中" AS name, 11 AS age
    UNION ALL
    SELECT "高橋" AS name, 22 AS age
    UNION ALL
    SELECT "鈴木" AS name, 25 AS age
    UNION ALL
    SELECT "加藤" AS name, 31 AS age
    UNION ALL
    SELECT null AS name, 39 AS age
)

SELECT
    name,
    age,
    IFNULL(name, "名前不明") AS age_if_null
FROM 
    data

出力結果は以下になります。nameが空だったレコードに対して別の値を入れることができました。

name	age	age_if_null
田中	11	田中
高橋	22	高橋
鈴木	25	鈴木
加藤	31	加藤
null	39	名前不明

サンプルクエリ（COALESCE）

IFNULLと同様のことをCOALESCEを用いて処理することができます。

WITH 

data AS (
    SELECT "田中" AS name, 11 AS age
    UNION ALL
    SELECT "高橋" AS name, 22 AS age
    UNION ALL
    SELECT "鈴木" AS name, 25 AS age
    UNION ALL
    SELECT "加藤" AS name, 31 AS age
    UNION ALL
    SELECT null AS name, 39 AS age
)

SELECT
    name,
    age,
    COALESCE(name, "名前不明") AS age_if_null
FROM 
    data

出力結果は以下です。

name	age	age_if_null
田中	11	田中
高橋	22	高橋
鈴木	25	鈴木
加藤	31	加藤
null	39	名前不明

IFNULLやCOALESCEの処理はCASE文を用いても同様のことができますが、かなり省略した記法で書くことができるので便利です。

【応用】集計関数内で条件を使う

集計関数を用いる際に、特定条件のみを集計することもCASEやIFを用いることで簡略化して書くことができます。

サンプルクエリ

20代のみのレコードの数をカウントしてみましょう。COUNT()の中にCASE文を記載します。

WITH 

data AS (
    SELECT "田中" AS name, 11 AS age
    UNION ALL
    SELECT "高橋" AS name, 22 AS age
    UNION ALL
    SELECT "鈴木" AS name, 25 AS age
    UNION ALL
    SELECT "加藤" AS name, 31 AS age
    UNION ALL
    SELECT null AS name, 39 AS age
)

SELECT
    COUNT(CASE WHEN age BETWEEN 20 AND 29 THEN name END) AS age_20_count 
FROM 
    data

出力結果は以下です。COUNT()内でageが20~29のレコードのみ値を返して、それ以外は値を返さずに集計しているので、20代のレコードのみが集計されます。

age_20_count
2

この記法をすることでサブクエリを量産しなくて良いのでかなり楽になります。

まとめ

こちらの記事では、

BigQuery における条件句（CASE / IF）の基本的な使い方
よく使う応用的な記法

について解説しました。

条件分岐はデータ分析で利用頻度が高いので、是非 BigQuery を使用する際は活用してみてください！