[go] CSV 파일의 데이터 통계량 계산

12 Dec 2023

CSV 파일은 데이터를 저장하고 전송하는 데 널리 사용되는 형식입니다. 데이터 통계량을 계산하려면 CSV 파일의 데이터를 읽어와야 합니다. Go 언어에서는 encoding/csv 패키지를 사용하여 CSV 파일을 읽고 처리할 수 있습니다. 이 패키지를 활용하여 CSV 파일의 데이터 통계량을 계산하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 패키지 가져오기

먼저, CSV 파일을 처리하기 위해 필요한 패키지를 가져옵니다.

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

CSV 파일 읽기

다음으로, CSV 파일을 읽어와야 합니다. 아래의 예제는 CSV 파일을 읽고, 각 열의 데이터를 적절히 파싱하여 2차원 슬라이스에 저장하는 방법을 보여줍니다.

func readCSVFile(filename string) [][]string {
    file, err := os.Open(filename)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer file.Close()

    reader := csv.NewReader(file)
    records, err := reader.ReadAll()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    return records
}

데이터 통계량 계산

이제 CSV 파일에서 읽어온 데이터를 활용하여 데이터 통계량을 계산하는 함수를 만들어보겠습니다. 아래의 예제는 각 열의 합계, 평균, 최댓값, 최솟값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

func calculateStatistics(data [][]string) {
    // Assume the CSV data has numeric values in the second column onwards
    for col := 1; col < len(data[0]); col++ {
        var sum, max, min float64
        count := 0

        for _, row := range data {
            val, err := strconv.ParseFloat(row[col], 64)
            if err != nil {
                continue
            }
            sum += val
            count++
            if count == 1 || val > max {
                max = val
            }
            if count == 1 || val < min {
                min = val
            }
        }

        average := sum / float64(count)
        // Print or use the calculated statistics as required
        log.Printf("Column %d - Sum: %.2f, Average: %.2f, Max: %.2f, Min: %.2f", col, sum, average, max, min)
    }
}

결과 출력

위의 예제들을 활용하여 CSV 파일의 데이터 통계량을 계산하고 결과를 출력할 수 있습니다. 아래는 전체적인 처리과정을 보여주는 예제입니다.

func main() {
    filename := "data.csv"
    data := readCSVFile(filename)
    calculateStatistics(data)
}

이렇게하면 Go를 사용하여 CSV 파일의 데이터 통계량을 계산할 수 있습니다. 데이터 통계량을 계산하는 과정에서 고려해야 할 다양한 요소들이 있으므로 실제 데이터 및 요구 사항에 따라 적절한 처리 방법을 선택해야 합니다.

자세한 내용은 Go 공식 문서를 참조하세요.

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