dataframe-go
dataframe-go 是一款专为 Go 语言开发者打造的数据处理库，旨在提供类似 Excel 电子表格或 Python pandas 的核心功能。它主要解决了 Go 生态中缺乏轻量级、直观且高性能数据框（DataFrame）工具的痛点，让开发者能够轻松进行统计分析、机器学习预处理以及数据探索与清洗工作。
该工具非常适合后端工程师、数据科学家以及需要在 Go 项目中处理结构化数据的研究人员使用。无论是从 CSV、JSON、Parquet 文件还是 MySQL、PostgreSQL 数据库中导入导出数据，dataframe-go 都能高效完成。其独特亮点在于极高的灵活性与性能：支持开发者自定义数据类型系列（Series），内置丰富的数学函数、缺失值插补算法（如线性、样条插值）及时间序列预测模型（如霍尔特 - 温特斯法）。此外，它还支持与 gonum 科学计算库无缝互操作，并提供跨平台绘图功能。
值得注意的是，dataframe-go 目前虽已具备生产可用性，但 API 尚未完全稳定，官方计划在 Go 泛型成熟后重构核心架构以提供更通用的类型支持。对于希望在不离开 Go 环境的前提下完成复杂数据操作的用户来说，这是一个极具潜力的选择。
使用场景
某电商后端团队需要在高并发的 Go 微服务中，实时处理来自 MySQL 的销售流水数据，进行缺失值填补、异常检测及趋势预测。
没有 dataframe-go 时
- 数据处理逻辑繁琐：开发者需手动编写大量循环和条件判断来解析数据库结果集，代码冗长且难以维护。
- 缺失值处理困难：面对销售数据中的空值（NaN），缺乏内置的前向填充或线性插算方法，只能硬编码粗糙的默认值，影响分析精度。
- 统计与预测功能缺失：原生 Go 标准库不支持时间序列预测（如 Holt-Winters 算法），若要实现需引入重型外部依赖或自行复现复杂数学公式。
- 调试效率低下：缺乏类似 Excel 的表格化打印功能，排查数据异常时只能逐行查看日志，直观性差。
使用 dataframe-go 后
- 操作直观高效：直接通过
NewDataFrame构建内存表格，利用Append、Remove和UpdateRow像操作电子表格一样灵活增删改查。 - 智能数据清洗：调用内置的
Interpolation功能，一键实现前向填充或样条插值，自动修复缺失的销售记录，保证数据连续性。 - 内建高级分析能力：直接使用包内的时间序列预测模块（SES、Holt-Winters）和数学函数，无需额外集成即可输出未来销量趋势。
- 可视化调试便捷：通过
df.Table()直接在控制台输出格式整齐的表格，快速定位数据分布特征和异常点。
dataframe-go 将 Go 语言从单纯的后端逻辑执行者升级为具备原地统计分析能力的轻量级数据科学平台，显著降低了实时数据处理的开发门槛。
运行环境要求
- Linux
- macOS
- Windows
未说明
未说明
快速开始
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数据框广泛应用于统计分析、机器学习以及数据处理与探索。你可以将数据框理解为一个 Excel 表格。本包设计轻量且直观易用。
⚠️ 该包已可用于生产环境，但其 API 尚未稳定。一旦 Go 1.18（泛型）发布，整个包将会被重写。例如，届时将仅保留一种通用的 Series 类型。之后，我们将标记 1.0.0 版本。
建议您在使用包管理工具时锁定到某个具体的提交 ID，而不是直接依赖主分支。⚠️
功能特性
- 支持从 CSV、JSONL、Parquet、MySQL 和 PostgreSQL 导入数据
- 支持导出至 CSV、JSONL、Excel、Parquet、MySQL 和 PostgreSQL
- 开发者友好
- 灵活——可创建自定义 Series（自定义数据类型）
- 性能优越
- 可与 gonum 包 无缝集成
- 兼容 pandas 子包
- 生成模拟数据
- 插值功能（前向填充、后向填充、线性插值、样条插值、拉格朗日插值）
- 时间序列预测（SES、霍尔特-温特斯法）
- 数学函数
- 跨平台绘图
更多内容请参阅教程。
安装
go get -u github.com/rocketlaunchr/dataframe-go
import dataframe "github.com/rocketlaunchr/dataframe-go"
数据框
创建数据框
s1 := dataframe.NewSeriesInt64("day", nil, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
s2 := dataframe.NewSeriesFloat64("sales", nil, 50.3, 23.4, 56.2, nil, nil, 84.2, 72, 89)
df := dataframe.NewDataFrame(s1, s2)
fmt.Print(df.Table())
输出：
+-----+-------+---------+
| | DAY | SALES |
+-----+-------+---------+
| 0: | 1 | 50.3 |
| 1: | 2 | 23.4 |
| 2: | 3 | 56.2 |
| 3: | 4 | NaN |
| 4: | 5 | NaN |
| 5: | 6 | 84.2 |
| 6: | 7 | 72 |
| 7: | 8 | 89 |
+-----+-------+---------+
| 8X2 | INT64 | FLOAT64 |
+-----+-------+---------+
插入和删除行
df.Append(nil, 9, 123.6)
df.Append(nil, map[string]interface{}{
"day": 10,
"sales": nil,
})
df.Remove(0)
输出：
+-----+-------+---------+
| | DAY | SALES |
+-----+-------+---------+
| 0: | 2 | 23.4 |
| 1: | 3 | 56.2 |
| 2: | 4 | NaN |
| 3: | 5 | NaN |
| 4: | 6 | 84.2 |
| 5: | 7 | 72 |
| 6: | 8 | 89 |
| 7: | 9 | 123.6 |
| 8: | 10 | NaN |
+-----+-------+---------+
| 9X2 | INT64 | FLOAT64 |
+-----+-------+---------+
更新行
df.UpdateRow(0, nil, map[string]interface{}{
"day": 3,
"sales": 45,
})
排序
sks := []dataframe.SortKey{
{Key: "sales", Desc: true},
{Key: "day", Desc: true},
}
df.Sort(ctx, sks)
输出：
+-----+-------+---------+
| | DAY | SALES |
+-----+-------+---------+
| 0: | 9 | 123.6 |
| 1: | 8 | 89 |
| 2: | 6 | 84.2 |
| 3: | 7 | 72 |
| 4: | 3 | 56.2 |
| 5: | 2 | 23.4 |
| 6: | 10 | NaN |
| 7: | 5 | NaN |
| 8: | 4 | NaN |
+-----+-------+---------+
| 9X2 | INT64 | FLOAT64 |
+-----+-------+---------+
遍历
您可以调整步长和起始行。在遍历时，最好先锁定数据框。
返回值是一个包含系列名称（字符串）和索引（整数）的映射。
iterator := df.ValuesIterator(dataframe.ValuesOptions{0, 1, true}) // 不应用读锁，因为我们已在外部加了写锁。
df.Lock()
for {
row, vals, _ := iterator()
if row == nil {
break
}
fmt.Println(*row, vals)
}
df.Unlock()
输出：
0 map[day:1 0:1 sales:50.3 1:50.3]
1 map[sales:23.4 1:23.4 day:2 0:2]
2 map[day:3 0:3 sales:56.2 1:56.2]
3 map[1:<nil> day:4 0:4 sales:<nil>]
4 map[day:5 0:5 sales:<nil> 1:<nil>]
5 map[sales:84.2 1:84.2 day:6 0:6]
6 map[day:7 0:7 sales:72 1:72]
7 map[day:8 0:8 sales:89 1:89]
统计计算
您可以使用 gonum 或 montanaflynn/stats 包轻松对 Series 进行统计计算。
SeriesFloat64 和 SeriesTime 提供了对 Values 字段的访问权限，以便与外部数学类库无缝对接。
示例
某些 Series 可通过 ToSeriesFloat64 方法轻松转换为浮点数类型。
import "gonum.org/v1/gonum/stat"
s := dataframe.NewSeriesInt64("random", nil, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
sf, _ := s.ToSeriesFloat64(ctx)
平均值
mean := stat.Mean(sf.Values, nil)
中位数
import "github.com/montanaflynn/stats"
median, _ := stats.Median(sf.Values)
标准差
std := stat.StdDev(sf.Values, nil)
绘图（跨平台）
import (
chart "github.com/wcharczuk/go-chart"
"github.com/rocketlaunchr/dataframe-go/plot"
wc "github.com/rocketlaunchr/dataframe-go/plot/wcharczuk/go-chart"
)
sales := dataframe.NewSeriesFloat64("sales", nil, 50.3, nil, 23.4, 56.2, 89, 32, 84.2, 72, 89)
cs, _ := wc.S(ctx, sales, nil, nil)
graph := chart.Chart{Series: []chart.Series{cs}}
plt, _ := plot.Open("Monthly sales", 450, 300)
graph.Render(chart.SVG, plt)
plt.Display(plot.None)
<-plt.Closed
输出：
数学函数
import "github.com/rocketlaunchr/dataframe-go/math/funcs"
res := 24
sx := dataframe.NewSeriesFloat64("x", nil, utils.Float64Seq(1, float64(res), 1))
sy := dataframe.NewSeriesFloat64("y", &dataframe.SeriesInit{Size: res})
df := dataframe.NewDataFrame(sx, sy)
fn := funcs.RegFunc("sin(2*𝜋*x/24)")
funcs.Evaluate(ctx, df, fn, 1)
输出：
导入数据
imports 子包支持导入 CSV、JSONL、Parquet 文件，以及直接从 SQL 数据库中导入数据。可以通过设置 DictateDataType 选项来指定真实的基础数据类型，或者使用 InferDataTypes 选项进行自动推断。
CSV
csvStr := `
Country,Date,Age,Amount,Id
"United States",2012-02-01,50,112.1,01234
"United States",2012-02-01,32,321.31,54320
"United Kingdom",2012-02-01,17,18.2,12345
"United States",2012-02-01,32,321.31,54320
"United Kingdom",2012-05-07,NA,18.2,12345
"United States",2012-02-01,32,321.31,54320
"United States",2012-02-01,32,321.31,54320
Spain,2012-02-01,66,555.42,00241
`
df, err := imports.LoadFromCSV(ctx, strings.NewReader(csvStr))
输出：
+-----+----------------+------------+-------+---------+-------+
| | COUNTRY | DATE | AGE | AMOUNT | ID |
+-----+----------------+------------+-------+---------+-------+
| 0: | United States | 2012-02-01 | 50 | 112.1 | 1234 |
| 1: | United States | 2012-02-01 | 32 | 321.31 | 54320 |
| 2: | United Kingdom | 2012-02-01 | 17 | 18.2 | 12345 |
| 3: | United States | 2012-02-01 | 32 | 321.31 | 54320 |
| 4: | United Kingdom | 2015-05-07 | NaN | 18.2 | 12345 |
| 5: | United States | 2012-02-01 | 32 | 321.31 | 54320 |
| 6: | United States | 2012-02-01 | 32 | 321.31 | 54320 |
| 7: | Spain | 2012-02-01 | 66 | 555.42 | 241 |
+-----+----------------+------------+-------+---------+-------+
| 8X5 | STRING | TIME | INT64 | FLOAT64 | INT64 |
+-----+----------------+------------+-------+---------+-------+
导出数据
exports 子包支持导出为 CSV、JSONL、Parquet 文件、Excel 表格，以及直接导出到 SQL 数据库。
优化
- 如果您事先知道行数，可以使用
SeriesInit{}设置序列底层切片的容量。这样可以预先分配内存，从而提高性能。
泛型系列
默认情况下，支持 string、time.Time、float64 和 int64 类型。同时自动支持 float32 及所有整数类型。还提供了一个便捷函数用于处理 bool 类型。此外，在 xseries 子包中也支持 complex128 类型。
有时您可能希望使用自定义的数据类型。您可以实现自己的 Series 类型（性能更高），也可以使用 泛型系列（更方便）。
civil.Date
import "time"
import "cloud.google.com/go/civil"
sg := dataframe.NewSeriesGeneric("date", civil.Date{}, nil, civil.Date{2018, time.May, 01}, civil.Date{2018, time.May, 02}, civil.Date{2018, time.May, 03})
s2 := dataframe.NewSeriesFloat64("sales", nil, 50.3, 23.4, 56.2)
df := dataframe.NewDataFrame(sg, s2)
输出：
+-----+------------+---------+
| | DATE | SALES |
+-----+------------+---------+
| 0: | 2018-05-01 | 50.3 |
| 1: | 2018-05-02 | 23.4 |
| 2: | 2018-05-03 | 56.2 |
+-----+------------+---------+
| 3X2 | CIVIL DATE | FLOAT64 |
+-----+------------+---------+
教程
创建一些假数据
让我们创建一个包含 8 名“假”员工的列表，包括姓名、职位和基本 hourly 工资率。
import "golang.org/x/exp/rand"
import "rocketlaunchr/dataframe-go/utils/faker"
src := rand.NewSource(uint64(time.Now().UTC().UnixNano()))
df := faker.NewDataFrame(8, src, faker.S("name", 0, "Name"), faker.S("title", 0.5, "JobTitle"), faker.S("base rate", 0, "Number", 15, 50))
+-----+----------------+----------------+-----------+
| | NAME | TITLE | BASE RATE |
+-----+----------------+----------------+-----------+
| 0: | Cordia Jacobi | Consultant | 42 |
| 1: | Nickolas Emard | NaN | 22 |
| 2: | Hollis Dickens | Representative | 22 |
| 3: | Stacy Dietrich | NaN | 43 |
| 4: | Aleen Legros | Officer | 21 |
| 5: | Adelia Metz | Architect | 18 |
| 6: | Sunny Gerlach | NaN | 28 |
| 7: | Austin Hackett | NaN | 39 |
+-----+----------------+----------------+-----------+
| 8X3 | STRING | STRING | INT64 |
+-----+----------------+----------------+-----------+
应用函数
让我们通过将每个人的工资翻倍来给他们升职。
s := df.Series[2]
applyFn := dataframe.ApplySeriesFn(func(val interface{}, row, nRows int) interface{} {
return 2 * val.(int64)
})
dataframe.Apply(ctx, s, applyFn, dataframe.FilterOptions{InPlace: true})
+-----+----------------+----------------+-----------+
| | NAME | TITLE | BASE RATE |
+-----+----------------+----------------+-----------+
| 0: | Cordia Jacobi | Consultant | 84 |
| 1: | Nickolas Emard | NaN | 44 |
| 2: | Hollis Dickens | Representative | 44 |
| 3: | Stacy Dietrich | NaN | 86 |
| 4: | Aleen Legros | Officer | 42 |
| 5: | Adelia Metz | Architect | 36 |
| 6: | Sunny Gerlach | NaN | 56 |
| 7: | Austin Hackett | NaN | 78 |
+-----+----------------+----------------+-----------+
| 8X3 | STRING | STRING | INT64 |
+-----+----------------+----------------+-----------+
创建时间序列
让我们在连续的几天里分别通知所有员工。
import "rocketlaunchr/dataframe-go/utils/utime"
mts, _ := utime.NewSeriesTime(ctx, "meeting time", "1D", time.Now().UTC(), false, utime.NewSeriesTimeOptions{Size: &[]int{8}[0]})
df.AddSeries(mts, nil)
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
| | NAME | TITLE | BASE RATE | MEETING TIME |
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
| 0: | Cordia Jacobi | Consultant | 84 | 2020-02-02 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 1: | Nickolas Emard | NaN | 44 | 2020-02-03 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 2: | Hollis Dickens | Representative | 44 | 2020-02-04 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 3: | Stacy Dietrich | NaN | 86 | 2020-02-05 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 4: | Aleen Legros | Officer | 42 | 2020-02-06 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 5: | Adelia Metz | Architect | 36 | 2020-02-07 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 6: | Sunny Gerlach | NaN | 56 | 2020-02-08 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 7: | Austin Hackett | NaN | 78 | 2020-02-09 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
| 8X4 | STRING | STRING | INT64 | TIME |
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
过滤
让我们无故过滤掉我们的高级员工（他们有职位）。
filterFn := dataframe.FilterDataFrameFn(func(vals map[interface{}]interface{}, row, nRows int) (dataframe.FilterAction, error) {
if vals["title"] == nil {
return dataframe.DROP, nil
}
return dataframe.KEEP, nil
})
seniors, _ := dataframe.Filter(ctx, df, filterFn)
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
| | NAME | TITLE | BASE RATE | MEETING TIME |
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
| 0: | Cordia Jacobi | Consultant | 84 | 2020-02-02 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 1: | Hollis Dickens | Representative | 44 | 2020-02-04 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 2: | Aleen Legros | Officer | 42 | 2020-02-06 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
| 3: | Adelia Metz | Architect | 36 | 2020-02-07 23:13:53.015324 |
| | | | | +0000 UTC |
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
| 4X4 | STRING | STRING | INT64 | TIME |
+-----+----------------+----------------+-----------+--------------------------------+
其他实用工具包
- awesome-svelte - 用于替代 React 的资源
- dbq - Go 语言中零样板代码的数据库操作
- electron-alert - Electron 应用中的 SweetAlert2
- google-search - 抓取 Google 搜索结果
- igo - 带有新语法的 Go 转译器，例如 fordefer（为 for 循环延迟执行）
- mysql-go - 正确取消慢速 MySQL 查询
- react - 使用 Go 构建前端应用
- remember-go - 缓存慢速数据库查询
- testing-go - 用于单元测试的测试框架
法律信息
本项目采用修改后的 MIT 许可证。更多详情请参阅 LICENSE 文件。
© 2018-21 PJ 工程与商业解决方案有限公司。
常见问题
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