Golangのデータフレームライブラリでデータの結合処理

Golangのデータフレームライブラリ QFrameを扱っています。

高速でメソッドチェーンができるのが気に入っているのですが、込み入ったことをしようとすると複雑なコードを書かなければならなくなり、割と大変でした。

この記事では２つのデータフレームの結合を行いたい場合のなんとかやってみたコードを書きました。

サンプルデータのtestpidとteststockを左結合したいです。
要するに、teststockに品名と型式の情報をtestpidから持ってきたいのです。

package main

import (
	"fmt"

	"github.com/tobgu/qframe"
)

var (
	testpid = qframe.New(map[string]interface{}{
		"品番": []string{"AAA-100", "AAA-200", "AAA-300", "BBB-100", "BBB-210"},
		"品名": []string{"製品1", "製品2", "製品3", "製品4", "製品5"},
		"型式": []string{"型式A", "型式B", "型式C", "型式D", "型式E"},
	})
	teststock = qframe.New(map[string]interface{}{
		"品番":   []string{"AAA-100", "AAA-200", "BBB-210"},
		"在庫数":  []float64{1, 2, 3},
		"在庫単価": []float64{100, 1000, 10000},
	})
)

type (
	// Parts : 品番マスタに登録されている
	// 品名と型式情報を品番で管理する
	Parts struct{ Name, Type string }
	// PartsMap : 一意な品番をキーにした品名と型式のマップ
	// PartsMap[品番] で品名と型式が返される。
	PartsMap map[string]Parts
)

// convertToNonPointerSlice : []*string -> []string
func convertToNonPointerSlice(ptrSlice []*string) []string {
	nonPtrSlice := make([]string, len(ptrSlice))
	for i, ptr := range ptrSlice {
		nonPtrSlice[i] = *ptr
	}
	return nonPtrSlice
}

func main() {
	// 品番をキーにしたのマップを作る
	pmap := make(PartsMap, testpid.Len())
	pids := testpid.MustStringView("品番")
	names := testpid.MustStringView("品名")
	types := testpid.MustStringView("型式")
	for i := 0; i < pids.Len(); i++ {
		// ItemAtが返すのはポインタであることに注意
		pid := pids.ItemAt(i)
		pmap[*pid] = Parts{*names.ItemAt(i), *types.ItemAt(i)}
	}

	// 品番に紐づいた品名、型式を追加
	ss := teststock.MustStringView("品番").Slice()
	// stockPidsの型が[]*stringであることに注意
	// Slice()はポインタのスライスを返す。
	stockPids := convertToNonPointerSlice(ss)
	// QFrameを作るためのmapを作成
	newData := map[string]interface{}{"品番": stockPids}

	// 品番をキーにしたマップから品名と型式を引く
	stockNames := make([]string, len(stockPids))
	stockTypes := make([]string, len(stockPids))
	// 品名と型式を在庫品番と同じ長さの配列に入れる
	for i, pid := range stockPids {
		stockNames[i] = pmap[pid].Name
		stockTypes[i] = pmap[pid].Type
	}
	// newDataへ品名, 型式のスライスを追加
	newData["品名"] = stockNames
	newData["型式"] = stockTypes
	// newDataへ在庫情報を追加
	for _, name := range []string{"在庫数", "在庫単価"} {
		f := teststock.MustFloatView(name)
		newData[name] = f.Slice()
	}
	qf := qframe.New(newData)
	fmt.Println(qf)
	/*
		品名(s) 品番(s) 在庫単価(f) 在庫数(f) 型式(s)
		--------- --------- --------------- ------------ ---------
		製品1   AAA-100             100            1   型式A
		製品2   AAA-200            1000            2   型式B
		製品5   BBB-210           10000            3   型式E

		Dims = 5 x 3
	*/
}

コードの流れは、

1. 品番をキーにしたマップを作ります。
2. 在庫データの品番だけを抜きます。
3. 在庫データの品番に基づいた品名と型式を「品番をキーにしたマップ」から引きます。
4. 在庫データの品番列と、品名、型式をmapにします。
5. mapに在庫の数量と単価の列を加えます。
6. mapからQFrameを作成します。

ただの左結合なのにmapを作ったり、しかもそのマップは一般化できなかったりと、扱いづらさを感じるのでした。

フォローになりますが、QFrameの簡単な操作自体は列ごとに型がきちんと決まっていて、軽量で扱いやすいことは間違いないです。

しかしながら、グループ化や結合といった処理は複雑になりがちなので、pandasを使いたい、と思いました。