Go语言中的数据处理可以使用许多库来完成，其中一个受欢迎的库是 go-gota。go-gota 提供了类似于 pandas 的数据帧（DataFrame）和序列（Series）的数据结构和操作。

以下是使用 go-gota 的一些技巧和常用方法：

 

1. 安装

可以使用以下命令安装 go-gota：

go get -u github.com/go-gota/gota

2. 导入和创建 DataFrame

在代码中导入 go-gota：

import (
    "fmt"
    "github.com/go-gota/gota/dataframe"
)

创建 DataFrame 可以使用 New 函数：

data := [][]string{
    {"John", "Doe", "25"},
    {"Jane", "Doe", "24"},
    {"Mary", "Jane", "29"},
}

df := dataframe.New(data, "First Name", "Last Name", "Age")

这将创建一个 DataFrame，其中包含三行和三列，列名为 "First Name"、"Last Name" 和 "Age"。

3. 加载数据

go-gota 支持从多种数据源加载数据，如 CSV、JSON、XML 和 SQL。以下是从 CSV 文件加载数据的示例：

f, err := os.Open("data.csv")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

defer f.Close()

df := dataframe.ReadCSV(f)

这将从名为 "data.csv" 的 CSV 文件中加载数据并创建 DataFrame。

4. 查看数据

要查看 DataFrame 的前几行，可以使用 Head 方法：

fmt.Println(df.Head(2))

这将打印前两行数据。

5. 过滤数据

要根据特定条件过滤 DataFrame，可以使用 Select 方法：

filtered := df.Select([]string{"Age"}).Where(dataframe.Gte{"Age", 25})

 

这将选择 "Age" 列中大于或等于 25 的行。

6. 统计数据

要统计 DataFrame 的摘要信息，可以使用 Describe 方法：

fmt.Println(df.Describe())

这将打印 DataFrame 的各列的数量、均值、标准差、最小值、最大值等统计信息。

7. 分组数据

要按照特定的列对 DataFrame 进行分组，可以使用 GroupBy 方法：

grouped := df.GroupBy("Last Name")

这将按照 "Last Name" 列对 DataFrame 进行分组。

8. 聚合数据

要在 DataFrame 中执行聚合操作，可以使用 Aggr 方法：

aggregated := grouped.Aggr(dataframe.AggrMean{"Age"})

 

这将计算每个分组中 "Age" 列的平均值。

9. 排序数据

要按照特定列对 DataFrame 进行排序，可以使用 Sort 方法：

sorted := df.Sort(dataframe.SortDescending("Age"))

这将按照 "Age" 列的降序对 DataFrame 进行排序。

10. 导出数据

要将 DataFrame 导出为 CSV 文件，可以使用 WriteCSV 方法

以下是 go-gota 的文档链接，您可以在此找到更详细的信息和示例：

• go-gota GitHub 仓库：https://github.com/go-gota/gota
• go-gota 文档：https://godoc.org/github.com/go-gota/gota/dataframe