EDA в Go с пакетом Gota

Зачем сначала делать разведочный анализ данных (EDA)

Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) помогает понять структуру и содержание набора данных до глубокой аналитики или построения модели. EDA отвечает на простые, но важные вопросы: какие типы данных в столбцах, сколько строк и столбцов, есть ли пропуски, как распределены числовые признаки.

Кратко: EDA уменьшает неожиданности в дальнейшем анализе, помогает выбирать признаки и снижает риск ошибок при обучении моделей.

Что такое Gota

Gota — популярная библиотека для анализа данных на Go. Она напоминает по возможностям Python Pandas в части базовых операций с series и dataframe. Gota предоставляет чтение CSV/JSON/HTML, методы для описательной статистики, выборок по столбцам и запись в файлы.

Важно: Gota ориентирована на работу в памяти; при очень больших файлах (миллионы строк) нужно учитывать потребление RAM и рассматривать потоковые/распределённые решения.

Установка пакета Gota

В директории вашего модуля Go выполните:

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

После этого пакет будет доступен для импорта в ваш код.

Пример импорта основных подпаки:

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

Чтение набора данных в DataFrame

Gota умеет читать CSV, JSON и HTML. Для CSV используйте ReadCSV, передав открытый файл:

file, err := os.Open("/path/to/csv-file.csv")
if err != nil {
    fmt.Println("file open error")
}

dataFrame := dataframe.ReadCSV(file)
fmt.Println(dataFrame)

ReadCSV возвращает объект DataFrame, который при печати отображается в табличном виде (частично, если столбцов много).

Получение размеров набора данных

Размеры таблицы — это число строк и столбцов. Используйте Dims, а также Nrow и Ncol:

rows, columns := dataFrame.Dims()
// или
rows := dataFrame.Nrow()
cols := dataFrame.Ncol()

Если нужно только одно значение, можно заменить переменную подчеркиванием: _, cols := dataFrame.Dims().

Определение типов столбцов

Чтобы узнать типы данных в столбцах, используйте Types:

types := dataFrame.Types()
fmt.Println(types)

Types возвращает срез, где указаны типы для каждого столбца.

Получение имён столбцов

Имена столбцов понадобятся для выбора и переименования.

columnNames := dataFrame.Names()
fmt.Println(columnNames)

Проверка пропусков и нечисловых значений

Для отдельного столбца получите Series и примените HasNaN и IsNaN:

col := dataFrame.Col("display_size")
hasNull := col.HasNaN()
isNotNumber := col.IsNaN()

HasNaN сообщает, есть ли хоть один null. IsNaN возвращает булевый срез, указывающий для каждой записи, является ли она NaN/нечислом.

Описательная статистика

Для числовых колонок используйте Describe для получения свода статистик:

description := dataFrame.Describe()
fmt.Println(description)

Describe возвращает таблицу с метриками: mean, stddev, min, max и т.д.

Можно брать метрики по отдельному столбцу:

col := dataFrame.Col("display_size")
mean := col.Mean()
median := col.Median()
min := col.Min()
std := col.StdDev()
max := col.Max()
q25 := col.Quantile(25.0)

Эти методы дают те же численные оценки, что и Describe, но для одной серии.

Просмотр значений в столбце

Чтобы получить все значения столбца как срез строк:

col := dataFrame.Col("brand")
fmt.Println(col.Records())

Метод Records возвращает срез string с элементами выбранного столбца.

Экспорт DataFrame в файл

Для сохранения DataFrame применяются WriteCSV и WriteJSON; файлы создаются через os.Create:

dataFrame := dataframe.ReadCSV(file)
outputFile, err := os.Create("output.csv")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
err = dataFrame.WriteCSV(outputFile)
if err != nil {
    log.Fatalln("There was an error writing the dataframe contents to the file")
}

WriteCSV пишет текущий DataFrame в файл и возвращает ошибку или nil.

Практическая методология EDA с Gota — мини-справочник

1. Откройте файл и загрузите DataFrame.
2. Посмотрите размеры: Nrow / Ncol.
3. Получите Names и Types. Это основа для выбора преобразований.
4. Найдите пропуски: HasNaN + IsNaN. Решите стратегию: удалить строки, заполнить, или оставить.
5. Построьте Describe для числовых столбцов. Обратите внимание на mean, std, min, max и отклонения.
6. Проверьте выбросы и распределения (квантиль 25/50/75).
7. Экспортируйте промежуточные результаты в CSV/JSON.

Критерии приёмки

• Удалось загрузить DataFrame без ошибок.
• Получены имена и типы столбцов.
• Выявлены и задокументированы пропуски и стратегия обработки.
• Сохранён файл с очищенными/преобразованными данными.

Полезный чек-лист по ролям

• Аналитик данных:

  • Проверить Types и Names.
  • Описательная статистика для всех числовых столбцов.
  • Отчёт по пропускам и стратегиям заполнения.

• ML-инженер:

  • Оценить распределение признаков.
  • Выявить признаки с низкой дисперсией.
  • Подготовить финальный CSV для обучения.

• Go-разработчик:

  • Проверить обработку ошибок при Open/Create.
  • Учесть использование памяти при больших DataFrame.
  • Организовать тесты на чтение/запись.

Быстрый шпаргалка по методам Gota

• ReadCSV/ReadJSON/ReadHTML — загрузка данных.
• Dims, Nrow, Ncol — размеры.
• Names, Types — метаданные столбцов.
• Col(“name”) — получить Series по имени.
• Series.HasNaN(), Series.IsNaN() — пропуски.
• Describe() — описательная статистика по DataFrame.
• Series.Mean(), Median(), Min(), Max(), StdDev(), Quantile(p) — статистики серии.
• Records() — все значения столбца как []string.
• WriteCSV(), WriteJSON() — экспорт.

Когда Gota может не подойти (ограничения и контрпримеры)

• Очень большие файлы (десятки миллионов строк). Gota обычно держит DataFrame в памяти; для таких объёмов лучше использовать потоковую обработку, базу данных или распределённые фреймворки.
• Сложные преобразования и объединение по ключам в масштабах данных может быть медленнее, чем специализированные ETL-инструменты.
• Если нужна визуализация «из коробки» или продвинутая статистика, удобнее использовать Python (Pandas + Matplotlib/Seaborn) или R.

Альтернативы и дополнения

• Pandas (Python) — богатый функционал для EDA и визуализации.
• R (dplyr, tidyr) — мощные библиотеки для статистики.
• Стриминг через стандартный пакет encoding/csv или кастомные парсеры, если нужен малый RAM footprint.
• Для числовых вычислений и матриц: gonum и подмодули (stat) как дополнение.

Советы по производительности и миграции

• Оценивайте объём данных заранее: если файл «влезет в память» — Gota удобно.
• Для очень больших CSV используйте разбиение на чанки и обработку частями, либо сохраняйте в базе (Postgres, ClickHouse) и делайте агрегации там.
• Профилируйте памать и время при тестовых прогонах.

Важно: при переходе с Pandas на Gota учитывайте разницу API и поведение типов (строки, числа, NaN).

Примерный порядок действий — короткий SOP

1. Создать модуль Go: go mod init.
2. Установить Gota: go get -u github.com/go-gota/gota.
3. Открыть файл через os.Open и прочитать DataFrame.
4. Выполнить описательную статистику и проверку пропусков.
5. Выполнить необходимые преобразования (фильтры, приведение типов).
6. Экспортировать результат в CSV/JSON.

Безопасность и приватность

При работе с данными соблюдайте локальные правила конфиденциальности. Gota — локальная библиотека: данные читаются в приложение; обеспечьте безопасное хранение и учёт доступа к файлам.

Скорость внедрения и применимость

Gota хорош для быстрого прототипа и EDA в проектах на Go. Он экономит время, если основной стек уже на Go. Для сложных, масштабируемых пайплайнов стоит рассмотреть гибридный подход: Gota для пробного анализа, а затем перенос тяжёлых этапов в СУБД или распределённый фреймворк.

Краткое резюме

Exploratory Data Analysis — обязательный этап перед аналитикой и ML. Gota предоставляет привычные операции DataFrame в экосистеме Go: чтение, базовый обзор, статистики и экспорт. Он ускоряет первые шаги с данными, но требует осторожности с объёмами данных и стратегией обработки пропусков.

Важные замечания

• Тестируйте на подмножестве данных и профилируйте потребление памяти.
• Документируйте стратегию обработки пропусков и преобразований.

Спасибо за внимание — используйте чек-лист и шпаргалку выше для быстрого старта с Gota.