LangGraph로 EDA만들기 (3) - supervisor state사용 (완)

 

data_loader_agent: csv파일을 읽어 data frame으로 변환하여 state에 저장

summary_agent: data frame을 분석 및 요약

visualizer_agent: 요약된 데이터를 시각화

 

 

multi agent를 이요하여 유동적으로 supervisor가 agent에게 일을 할당하게 하려고 했으나

만들다 보니 data_loader_agent > summary_agent > visualizer_agent 순차적으로 실행되는 구조라 간단하게 데이터를 불러오고 분석, 시각화를 하는 수준에서 마무리를 했다.

 

agent의 코드도 llm을 사용하지 않고 각 기능을 cursor에서 만들어 달라고 하여 만든 코드다

아래는 sample 데이터와 summary결과 visualizer의 결과이다.

id,이름,나이,점수,등급,등록일
1,사용자1,20,70.5,A,2024-01-01
2,사용자2,21,71.5,B,2024-01-02
3,사용자3,22,72.5,C,2024-01-03
4,사용자4,23,73.5,A,2024-01-04
5,사용자5,24,74.5,B,2024-01-05
6,사용자6,25,,C,2024-01-06
7,사용자7,26,,A,2024-01-07
8,사용자8,27,,B,2024-01-08
9,사용자9,28,78.5,C,2024-01-09
10,사용자10,29,79.5,A,2024-01-10
11,사용자11,30,80.5,B,2024-01-11
12,사용자12,31,81.5,C,2024-01-12
13,사용자13,32,82.5,A,2024-01-13
14,사용자14,33,83.5,B,2024-01-14
15,사용자15,34,84.5,C,2024-01-15
16,사용자16,35,85.5,,2024-01-16
17,사용자17,36,86.5,,2024-01-17
18,사용자18,37,87.5,,2024-01-18
19,사용자19,38,88.5,A,2024-01-19
20,사용자20,39,89.5,B,2024-01-20
21,사용자21,40,90.5,C,2024-01-21
22,사용자22,41,91.5,A,2024-01-22
23,사용자23,42,92.5,B,2024-01-23
24,사용자24,43,93.5,C,2024-01-24
25,사용자25,44,94.5,A,2024-01-25
26,사용자26,45,95.5,B,2024-01-26
27,사용자27,46,96.5,C,2024-01-27
28,사용자28,47,97.5,A,2024-01-28

{'basic_info': {'shape': {'rows': 100, 'columns': 6}, 'columns': {'numeric': {'count': 3, 'names': ['id', '나이', '점수']}, 'categorical': {'count': 3, 'names': ['이름', '등
급', '등록일']}, 'datetime': {'count': 0, 'names': []}}}, 'missing_data': {'total_missing': 6, 'missing_percentage': np.float64(1.0), 'columns_with_missing': {'점수': {'count': 3, 'percentage': 3.0}, '등급': 
{'count': 3, 'percentage': 3.0}}}, 'numeric_statistics': {'id': {'count': 100, 'mean': 49.69, 'std': 29.538, 'min': 1.0, '25%': 23.75, '50%': 48.5, '75%': 75.25, 'max': 100.0}, '나이': {'count': 100, 'mean': 
44.69, 'std': 14.245, 'min': 20.0, '25%': 32.0, '50%': 44.5, '75%': 57.0, 'max': 69.0}, '점수': {'count': 97, 'mean': 84.015, 'std': 8.827, 'min': 70.5, '25%': 76.5, '50%': 83.5, '75%': 91.5, 'max': 99.5}}, 'categorical_statistics': {'이름': {'unique_count': 98, 'most_common_value': '사용자11', 'most_common_count': 3, 'most_common_percentage': np.float64(3.0)}, '등급': {'unique_count': 3, 'most_common_value': 'B', 'most_common_count': 34, 'most_common_percentage': np.float64(34.0)}, '등록일': {'unique_count': 98, 'most_common_value': '2024-01-11', 'most_common_count': 3, 'most_common_percentage': np.float64(3.0)}}, 'analysis_timestamp': '2025-06-26T17:58:49.188071'}