在golang中使用go-gota 的技巧和常用方法

1567人浏览 2023-03-24

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
  1. 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"。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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:

 

 

 

 

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