使用Python在Haskell中进行数据分析的案例

在Haskell中使用Python进行数据分析的常见方法是通过使用Haskell的外部调用功能来调用Python的数据分析库。下面是一个使用Python的pandas库在Haskell中进行数据分析的示例：

首先，我们需要在Haskell中安装与Python交互的包。我们可以使用HsPy包来实现这一点。在Haskell代码中，我们可以使用HsPy模块来导入Python库和对象，并使用它们完成数据分析的任务。

{-# LANGUAGE FlexibleContexts #-}

import Control.Monad.IO.Class (liftIO)
import Data.Csv (FromRecord, decode)
import Data.Vector (toList)
import qualified HsPy as Py

data Person = Person
  { name :: String
  , age :: Int
  , city :: String
  } deriving Show

instance FromRecord Person

pythonCode :: Py.State (Py.Module, Py.Object)
pythonCode = do
  -- 导入Python的pandas库
  pandas <- Py.import "pandas"
  -- 调用Python的read_csv函数读取CSV文件
  dataframe <- Py.callMethod pandas "read_csv" ["data.csv"]
  -- 打印dataframe的前5行数据
  Py.callMethodIO dataframe "head" [5]
  -- 转换dataframe为Haskell的记录类型
  records <- Py.callMethodIO dataframe "to_records" []
  -- 解码并打印Haskell的记录
  liftIO $ putStrLn $ decodeAndShow records
  return (pandas, dataframe)

decodeAndShow :: Py.Object -> String
decodeAndShow obj =
  let bytes = Py.callMethodBytesIO obj "__repr__" []
  in case bytes of
    Left _ -> ""
    Right b -> show $ decode False b

main :: IO ()
main = do
  (_, _) <- Py.withModule "pandas" pythonCode
  return ()

在上面的代码中，我们使用Haskell的HsPy包导入Python的pandas库。我们使用read_csv函数从名为data.csv的CSV文件中读取数据，并将结果保存在一个Python的数据框对象中。

然后，我们使用head方法打印了数据框的前5行数据。接下来，我们使用to_records方法将数据框转换为Python的记录类型，并使用decode函数将其解码为Haskell的记录类型。最后，我们将解码后的记录打印出来。

为了运行这个代码，我们需要在Haskell中安装HsPy包。可以使用stack工具来安装，只需要在项目的package.yaml文件中添加HsPy的依赖即可。

这只是一个简单的示例，展示了如何在Haskell中使用Python进行数据分析。实际上，我们可以使用更多的Python库和功能来实现更复杂和高级的数据分析任务。