使用Python库进行数据分析的Haskell案例

在Haskell中，进行数据分析的主要库是haskell-dataframe。它提供了类似于Python的Pandas库的数据结构和操作函数，可以方便地进行数据清洗、分析和可视化。

以下是一个使用haskell-dataframe进行数据分析的简单示例：

首先，我们需要安装haskell-dataframe库。可以使用以下命令来安装：

cabal install dataframe

然后，我们可以导入库并加载我们的数据：

{-# LANGUAGE OverloadedStrings #-}

import Data.Text (Text)
import Data.Vinyl
import Data.Vinyl.TypeLevel

import Frames

data Person = Person
    { name :: Text
    , age :: Int
    , city :: Text
    } deriving (Show, Eq, Ord)

type PersonRec = Record '[ "name" :-> Text , "age" :-> Int , "city" :-> Text]

-- 加载CSV数据
loadData :: IO (Frame PersonRec)
loadData = inCoreAoS <$> readTable "data.csv"

main :: IO ()
main = do
    -- 加载数据
    df <- loadData
    print df

这是一个简单的示例，假设我们有一个名为data.csv的CSV文件，文件内容如下：

name,age,city
John,27,New York
Alice,32,San Francisco
Bob,45,Chicago

上述代码会读取文件并将其加载到一个名为df的数据帧中，并将其打印出来。

接下来，我们可以对数据进行一些操作，比如过滤、聚合和排序：

import Frames.InCore

filterData :: Frame PersonRec -> Frame PersonRec
filterData df = filterFrame (\r -> r ^. city == "New York") df

aggregateData :: Frame PersonRec -> [(Text, Int)]
aggregateData df = aggregate (\r -> r ^. city) (\g -> length g) df

sortData :: Frame PersonRec -> Frame PersonRec
sortData df = sortFrameOn (Desc (^. age)) df

main :: IO ()
main = do
    -- 加载数据
    df <- loadData

    -- 过滤数据
    let filteredData = filterData df
    print filteredData

    -- 聚合数据
    let aggregatedData = aggregateData df
    print aggregatedData

    -- 排序数据
    let sortedData = sortData df
    print sortedData

上述代码首先定义了三个函数，分别用于过滤、聚合和排序数据帧。然后，在main函数中，我们依次对数据帧进行这些操作，并将结果打印出来。

这只是一个简单的示例，haskell-dataframe库还提供了丰富的功能，可以进行更复杂的数据清洗、分析和可视化操作。希望这个例子可以帮助你入门Haskell数据分析。