EDA в Go с Gota — быстрый старт

Важно: Gota предоставляет базовый набор инструментов, сопоставимый с Pandas по концепции, но не по объёму функциональности. Для сложного глубокого анализа рассмотрите дополнительные инструменты.

Два столбчатых графика рядом, показывающие пользователей за последние 7 дней

Что такое EDA и зачем он нужен

Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это процесс первичного изучения набора данных, чтобы получить представление о структуре, качестве и характере данных перед более глубоким анализом или построением моделей. Коротко: EDA помогает выявить аномалии, пропуски, распределения и базовые взаимосвязи.

Определение в одну строку: EDA — это быстрый цикл визуализации, описательной статистики и простых трансформаций для понимания данных.

Основная идея статьи

Установить пакет Gota в проект Go.
Прочитать данные (CSV/JSON/HTML) и создать DataFrame.
Получить размеры, типы и имена колонок.
Проверить пропуски и нечисловые значения.
Выполнить описательную статистику и экспортировать результат.

Установка пакета Gota

Gota — популярный пакет для анализа данных в Go (аналогично Pandas в Python). Он включает структуры Series и DataFrame и методы для чтения CSV, JSON и HTML.

Запустите в терминале (в каталоге с модулем Go):

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

После установки пакет готов к импортированию. В Gota есть два основных подпакета: series и dataframe — импортируйте те, которые нужны вашему коду:

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

Чтение набора данных с помощью Gota

В примерах мы используем CSV-файл (например, набор данных с Kaggle о ценах на ноутбуки), но можно читать JSON и HTML.

Методы: ReadCSV, ReadJSON, ReadHTML. Пример загрузки CSV в DataFrame:

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

Метод os.Open открывает файл, ReadCSV читает объект файла и возвращает DataFrame. При печати DataFrame вы увидите табличный вывод (частично, если колонок много).

DataFrame с 10 строками и колонками, включая 'brand' и 'model'

Получение размеров набора данных

Размеры (dimensions) DataFrame — это количество строк и столбцов. Используйте метод Dims():

var rows, columns = dataFrame.Dims()

Если нужен только один параметр, замените переменную на подчёркивание: _, columns := dataFrame.Dims(). Можно также вызвать Nrow() и Ncol():

var rows = dataFrame.Nrow()  
var columns = dataFrame.Ncol()

Получение типов колонок

Чтобы понимать, какие типы данных хранятся в колонках (string, int, float и т. д.), используйте Types():

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

Метод возвращает срез типов колонок.

Срез типов в Go: string, int, float

Получение имён колонок

Чтобы выбрать определённые колонки для операций, получите список имён:

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

Срез имён колонок, например 'brand' и 'model'

Проверка пропусков и нечисловых значений

Для обнаружения null или NaN в колонках используйте методы series: HasNaN и IsNaN. Пример:

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

HasNaN возвращает true, если колонка содержит null-значения. IsNaN возвращает срез булевых значений, где true означает, что соответствующее значение не числовое.

Совет: при наличии большого числа пропусков подумайте о причинах — неправильный парсинг, разные разделители, или смешанные типы в колонке.

Описательная статистика (Describe)

Метод Describe даёт базовую статистику по числовым колонкам: mean, stddev, min, max и т.д.

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

Описание удобно, когда нужно быстро оценить распределение значений и границы выбросов.

Статистика по колонкам DataFrame Gota: mean, stddev и др.

Вы также можете вычислить статистику для конкретной колонки, получив Series и вызвав его методы:

aCol := dataFrame.Col("display_size")  
  
var mean = aCol.Mean()  
var median = aCol.Median()  
var minimum = aCol.Min()  
var standardDeviation = aCol.StdDev()  
var maximum = aCol.Max()  
var quantiles25 = aCol.Quantile(25.0)

Эти методы дают те же метрики, что и Describe, но для одной колонки.

Просмотр значений колонки

Для быстрого обзора значений колонки используйте Records():

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

Метод вернёт срез строк со значениями колонки.

Срез значений, например 'Lenovo' и 'DELL'

Экспорт DataFrame в файл

Для сохранения результатов используйте WriteCSV или WriteJSON. Сначала создайте файл через os.Create, затем запишите DataFrame:

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 принимает файловый дескриптор и возвращает ошибку или nil при успехе.

Практические рекомендации и лучшие практики

Всегда начните с проверки размеров, типов и пропусков. Это экономит время.
Преобразуйте типы явно (например, парсинг строк в числа), если Gota неверно определил тип.
Выделяйте временные колонки и удаляйте ненужные до финального экспорта.
Работайте с вспомогательными CSV (sample) при отладке — не всегда нужно читать весь набор данных.
Документируйте шаги EDA: какие фильтры и трансформации вы применяли.

Когда EDA с Gota может не подойти

Очень большие наборы данных (миллионы строк): Gota держит DataFrame в памяти, поэтому может не хватить RAM.
Сложные трансформации и продвинутые агрегирования, которые легче реализуются в Pandas или dplyr/SQL.
Нужны готовые визуализации — в Go экосистема визуализаций менее развита.

В таких случаях комбинируйте инструменты: предварительная обработка в Go, агрегации — в базе данных, визуализация — в Python/R.

Альтернативы и сочетания инструментов

Python Pandas — богатая экосистема, быстрый прототипинг и визуализация.
R (dplyr, data.table) — мощная статистическая обработка.
Использование SQL-подхода или BigQuery/Spark для очень больших наборов данных.

Выбор зависит от объёма данных, требований к производительности и квалификации команды.

Методика EDA — мини-план (шаги)

Загрузить и посмотреть метаданные (Names, Types, Dims).
Проверить целостность: пропуски, дубликаты, нечисловые значения.
Описательная статистика и распределения (Describe, Mean, Median, Quantile).
Быстрая визуальная проверка (при возможности): гистограммы, scatter, boxplot.
Лог трансформаций: фильтры, заполнения, приведение типов.
Экспорт промежуточного набора данных и отчёта.

Чек-лист по ролям

Data Analyst:
- Проверить Dims, Types, Names.
- Выполнить Describe и сохранить CSV с метриками.
- Найти и документировать пропуски.
ML Engineer:
- Проверить распределения целевой переменной.
- Оценить корреляцию и пропуски в признаках.
- Предпроверка перед фичеринжинирингом.
Data Engineer:
- Оценить объём данных и возможности хранения.
- Подготовить пайплайн для чтения и трансформации больших данных.

Ментальные модели и эвристики

«Сначала вопросы, потом код»: определите ключевые вопросы (что вы ищете) до глубокого анализа.
«80/20 EDA»: 20% проверок дают 80% инсайтов — старт с типов, пропусков и описательной статистики.
«Безопасная выборка»: при больших данных пробуйте сэмплы для итеративного исследования.

Диагностическое дерево решений (Mermaid)

flowchart TD
  A[Начало: есть CSV/JSON/HTML?] --> B{Файл читается в память?}
  B -- Да --> C[Использовать Gota]
  B -- Нет --> D[Рассмотреть SQL/BigQuery/Spark]
  C --> E{Есть много пропусков?}
  E -- Да --> F[Проанализировать причину, заполнить/удалить]
  E -- Нет --> G[Вычислить Describe и визуализировать]
  G --> H[Экспортировать отчет]
  D --> H

Примеры типичных тест-кейсов (при проверке кода и данных)

Тест: ReadCSV возвращает DataFrame с Nrow > 0 для корректного файла.
Тест: Types содержит ожидаемые типы для каждой колонки.
Тест: После WriteCSV файл создаётся и не пустой.
Тест: Для колонки с числами Mean возвращает значение и не panic.

Краткий фактбокс (ключевые методы Gota)

ReadCSV/ReadJSON/ReadHTML — загрузка данных.
Dims, Nrow, Ncol — размеры.
Names, Types — метаданные колонок.
Col, Series.HasNaN, Series.IsNaN — проверка значений.
Describe, Series.Mean/Median/StdDev/Quantile — статистика.
WriteCSV, WriteJSON — экспорт.

Советы по производительности

Сэмплируйте данные при прототипировании.
Явно указывайте типы при конвертации, чтобы избежать дополнительных аллокаций.
Для больших объёмов используйте распределённые хранилища/фреймворки.

Безопасность и конфиденциальность данных

Перед загрузкой данных убедитесь, что вы соблюдаете внутренние политики по работе с персональными данными. Удаляйте или маскируйте PII перед отправкой файлов третьим сторонам.

Заключение

EDA — необходимый начальный этап в любом аналитическом или ML-проекте. Gota в Go позволяет выполнить базовые задачи EDA: чтение, проверка, описательная статистика и экспорт. Для больших наборов или продвинутой аналитики рассмотрите комбинирование инструментов (SQL, Pandas, Spark).

Короткое резюме: начните с метаданных (Names/Types/Dims), проверьте пропуски, получите Describe, протестируйте гипотезы и экспортируйте чистые данные для дальнейшего анализа.

Критические шаги: загрузка → первичная проверка → очистка → описательная статистика → экспорт.

Разведочный анализ данных (EDA) в Go с пакетом Gota