Ruby在数据科学中如何使用

Ruby在数据科学中的使用

一、适用场景与优势

• 适合做数据清洗、探索性分析、报表与可视化，以及原型验证与轻量级ETL。
• 与Ruby on Rails结合，可快速把分析结果做成内部数据看板或管理后台。
• 生态以“轻量、易上手、开发效率高”见长，适合小团队或快速交付的业务场景。

二、核心工具与用途

三、快速上手示例

• 安装常用依赖
  • 使用Bundler管理依赖：新建Gemfile

    source 'https://rubygems.org'
    gem 'daru'
    gem 'nyaplot'
    gem 'gruff'
    gem 'gnuplot'
    gem 'statsample'
    

    执行：bundle install
• 读取数据、统计与过滤

  require 'daru'
  
  df = Daru::DataFrame.from_csv('data.csv')  # 读取CSV
  puts df.head
  
  mean_age = df['age'].mean
  total   = df['salary'].sum
  
  filtered = df.where(df['age'].gteq(30))   # 年龄 >= 30
  puts filtered
  

• 可视化
  • 使用Nyaplot绘制散点图

    require 'nyaplot'
    
    plot = Nyaplot::Plot.new
    plot.add(:scatter, df['age'], df['salary'])
    plot.x_label('Age')
    plot.y_label('Salary')
    plot.show
    

  • 使用Gruff绘制柱状图并保存为图片

    require 'gruff'
    
    g = Gruff::Bar.new
    g.title = 'Salary by Name'
    g.data('Salary', df['salary'].to_a)
    g.write('salary_bar.png')
    

• 在Rails中用Chartkick快速展示
  • Gemfile

    gem 'chartkick'
    gem 'groupdate'  # 可选：按时间聚合
    

  • 控制器

    def dashboard
      @data = YourModel.group(:category).count
    end
    

  • 视图（ERB）

    <%= pie_chart @data %>
    

以上示例覆盖了CSV读写、基本统计、过滤、以及Nyaplot/Gruff/Chartkick三种常见可视化路径，适合快速上手与演示。

四、实践建议与生态补充

• 项目结构与依赖管理：使用Bundler与Gemfile锁定版本，便于复现实验与生产部署。
• 数据清洗与文本处理：结合CSV/JSON标准库与正则表达式，高效完成缺失值处理、字段规范化与格式转换。
• 性能与规模：对大规模数值计算优先使用Numo::NArray/NMatrix；如需分布式/大数据处理，可考虑通过Sparkling-Water（Spark 与 Ruby 的接口）或其他语言接口完成重计算，Ruby负责编排与展示。
• 可视化选择：需要交互选Nyaplot，需要高质量静态图选Gruff，需要快速嵌入Web选Chartkick；使用gnuplot时请确保系统已安装其可执行文件。