for文でテーブルにデータフレームをループで格納したい

実現したいこと

・リストのテーブル作成をループで行う

前提

GCPでpythonを用いて、データパイプラインを作成しています。
複数テーブルを作成する機能を実装したところ、エラーは出ていないのですが、テーブルの作成が出来ませんでした。
また、Colab上で試した際はデータフレームの作成までは行えていました。

発生している問題・エラーメッセージ

Function execution took 7668 ms, finished with status: 'ok'

該当のソースコード

def main(event,context):
    project_id = '◯◯'
    client = bigquery.Client(project=project_id)

    pytrends = TrendReq(hl='ja-JP' , tz=-540)
    keyword = ['野球','サッカー','バスケ']
    lst = ['base ball','soccer','basket ball']

    for w in keyword:
        pytrends.build_payload(kw_list = [w], timeframe='today 3-m', geo='JP')
        df = pytrends.interest_over_time()
        df = pd.DataFrame(df)
        break

    for t in lst:
        table = [t]
        table_name = f'google_trends.{table}'

        res_bq = make_bq(df, table_name)

def make_bq(df, table_name):
    try:
        project_id = '◯◯'
        bq_client = bigquery.Client(project=project_id)
        dataset, new_table = table_name.split(".")
        dataset_ref = bq_client.dataset(dataset)
        table_ref = dataset_ref.table(f'{new_table}')
        job_config = bigquery.LoadJobConfig(write_disposition='WRITE_TRUNCATE')
        bq_client.load_table_from_dataframe(df.astype("str"), table_ref,job_config = job_config).result()
        return "success"
    except Exception as e:
        return str(e)

試したこと

関数をもう一つ作り、そちらでテーブル作成を行おうとしました。
しかし、その場合でも同様にエラーが起きず、テーブルの作成が行われませんでした。

for文のインデントの階層を合わせることなどは行ったのですが、なかなかうまく行きません。

このような処理でデータフレーム作成→テーブルに格納のループを行いたいです。

関数１
キーワードリスト = [A,B,C]
テーブルリスト = [a,b,c]
for データ取得
df = ◯◯
for テーブル作成
table_name = ◯◯
res_bq = 関数2(df,table_name)
関数２(df,table_name)

→Aのデータを取得し、そのデータフレームをaのテーブルに格納し、Bのデータフレームをbのテーブルに格納するという作業を行いたいです。
よろしくお願いします。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

行動規範の内容に同意します

回答1件

キーワードとテーブルが一対一で対応しているようなので、以下のようにzipでループを回すとよいと思います。

Python
1import pandas as pd
2
3def main(event,context):
4    keyword = ['野球','サッカー','バスケ']
5    lst = ['base ball','soccer','basket ball']
6
7    for k,t in zip(keyword,lst):
8        df = pd.DataFrame([k])
9        table_name = f'google_trends.{t.replace(" ", "_")}'
10        res_bq = make_bq(df, table_name)
11
12def make_bq(df, table_name):
13    print(table_name)
14    print(df)
15
16main(1,2)
17"""
18google_trends.base_ball
19    0
200  野球
21google_trends.soccer
22      0
230  サッカー
24google_trends.basket_ball
25     0
260  バスケ
27"""