[go] Go 언어로 데이터 시각화를 하기 위해 필요한 데이터 전처리 작업은 무엇인가?

07 Dec 2023

package main

import (
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"os"
	"strconv"
)

func main() {
	// CSV 파일 읽기
	file, err := os.Open("data.csv")
	if err != nil {
		fmt.Println("파일을 열 수 없습니다:", err)
		return
	}
	defer file.Close()

	// CSV 데이터 파싱
	reader := csv.NewReader(file)
	data, err := reader.ReadAll()
	if err != nil {
		fmt.Println("데이터를 읽을 수 없습니다:", err)
		return
	}

	// 데이터 전처리
	var processedData [][]float64
	for _, row := range data {
		var processedRow []float64
		for _, value := range row {
			num, err := strconv.ParseFloat(value, 64)
			if err != nil {
				fmt.Println("숫자로 변환할 수 없는 값입니다:", value)
				continue
			}
			processedRow = append(processedRow, num)
		}
		processedData = append(processedData, processedRow)
	}

	// 전처리된 데이터로 시각화 진행
	// ...
}

위 코드는 “data.csv” 파일에서 CSV 데이터를 읽어와 숫자로 변환하는 예시입니다. 데이터를 읽을 때 발생하는 에러 처리도 포함되어 있습니다. processedData 변수에는 전처리된 데이터가 저장됩니다.

데이터 전처리 작업은 데이터의 특징과 목적에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 정규화하거나 누락된 값을 처리하는 등의 작업이 추가될 수 있습니다. 데이터 전처리 과정을 적용하여 시각화를 좀 더 정확하고 의미있게 수행할 수 있습니다.

이외에도 Go 언어에서 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리가 있으니 참고하시기 바랍니다. 적절한 라이브러리를 선택하여 데이터 시각화에 활용하면 도움이 될 것입니다.