C# 也能做数据科学？全面解锁 C# 14 的 AI 潜力。又是鸡肋？

C# 已经远不只是一个传统企业后端开发语言了。随着 .NET 9 的进步和 C# 14 的新特性加入，它现在在数据科学与数据分析领域也展现出强大潜力。无论你是在处理大数据、构建机器学习模型，还是挖掘趋势，C# 都能提供安全、类型安全且高性能的现代数据工作流支持。

这篇深度教程将通过实例、专家建议和集成方式，全面讲解 C# 14 在数据分析与科学工作中的实际用法。

为什么选择 C# 来做数据科学？

• ML.NET：官方机器学习库，与 .NET 平台原生兼容。
• Microsoft.Data.Analysis：提供类似 pandas 的 DataFrame API。
• 强类型系统：可有效避免动态语言中常见的隐藏 bug。
• 原生 Azure 集成：轻松对接 Azure ML、Data Lake、Synapse 等云服务，快速实现扩展。
• .NET Interactive Notebooks：通过类似 Jupyter 的交互笔记本体验进行探索式数据科学。

此外，C# 14 的语法增强也让数据处理变得更高效和优雅。

C# 14 中的关键数据科学特性

• 主构造函数（Primary Constructors）：构建数据模型更简洁。
• 集合表达式（Collection Expressions）：更快创建内存数据集合。
• Lambda 自然类型推导（Lambda Natural Types）：简化 map 和 reduce 类型推导。
• 模式匹配增强（Pattern Matching Improvements）：让数据分类和异常检测更直观。
• 只读引用结构体（Readonly Ref Structs）：处理大型二进制数据集更安全高效。

实战案例：客户分群（Customer Segmentation）

1. 定义一个包含主构造函数的记录类型：

public record Customer(
    string Id,
    string Name,
    int Age,
    string Country,
    double AnnualSpending
);

2. 构建样本数据：

var customers = [
    new Customer("C001", "Alice",   , "USA",    ),
    new Customer("C002", "Bob",     , "UK",     ),
    new Customer("C003", "Charlie", , "Canada", ),
    new Customer("C004", "Diana",   , "USA",    ),
];

3. 高级分组与聚合分析：

var avgSpendByCountry = customers
    .GroupBy(c => c.Country)
    .ToDictionary(
        grp => grp.Key,
        grp => grp.Average(c => c.AnnualSpending)
    );

foreach (var entry in avgSpendByCountry)
{
    Console.WriteLine($"{entry.Key}: 平均消费 = {entry.Value}");
}

4. 利用模式匹配进行客户分级：

foreach (var c in customers)
{
    var segment = c switch
    {
        { AnnualSpending: >=  } => "高端客户",
        { AnnualSpending: >=  and <  } => "普通客户",
        _ => "预算型客户"
    };
    Console.WriteLine($"{c.Name} 属于 {segment}");
}

5. 数据可视化（使用 Plotly.NET 绘图）：

var chart = Chart.Column(
    customers.Select(c => (c.Name, c.AnnualSpending))
);
chart.Show();

对于大型数据集，可将 Plotly.NET 与流式数据结合，实现实时可视化仪表盘。

以下是《C# 数据科学实践：结合 C# 14 特性（全方位指南）》的第二部分翻译，继续贴近中文习惯表达：

构建机器学习管道：使用 ML.NET

1. 加载数据

var context = new MLContext();

var data = context.Data.LoadFromEnumerable(customers);

在这个示例中，我们直接将 customers 集合加载为 ML.NET 的数据源，可直接用于训练。

2. 定义机器学习管道

var pipeline = context.Transforms
    .Concatenate("Features", "Age", "AnnualSpending")
    .Append(
        context.Clustering.Trainers.KMeans(
            featureColumnName: "Features",
            numberOfClusters: 
        )
    );

此管道中，我们将 Age 和 AnnualSpending 两个字段合并为特征向量，并使用 KMeans 聚类算法对客户进行分组。

3. 训练模型与生成预测

var model = pipeline.Fit(data);
var predictions = model.Transform(data);

context.Data
    .CreateEnumerable<CustomerPrediction>(predictions, reuseRowObject: false)
    .ToList()
    .ForEach(p =>
        Console.WriteLine($"聚类编号: {p.PredictedClusterId}")
    );

这里展示了从模型训练到生成聚类预测的完整流程，并输出每位客户所被分配的聚类编号。

4. 定义预测输出模型类

public class CustomerPrediction
{
    public uint PredictedClusterId { get; set; }
}

ML.NET 会根据 PredictedClusterId 自动映射聚类结果到你自定义的类中，方便后续分析与展示。

处理大型 CSV 文件

可使用 Microsoft.Data.Analysis 中的 DataFrame API 处理超大 CSV 数据文件。

var df = DataFrame.LoadCsv("customers.csv");

df = df[
    df["AnnualSpending"]
        .ElementwiseGreaterThan()
];

Console.WriteLine(df);

这个例子中，我们从 CSV 文件加载客户数据，并筛选出年消费大于 20,000 的客户子集进行后续分析。

性能优化技巧

为了在数据量大、操作复杂的情况下仍能保持高性能，可以结合如下策略：

• ✅ 使用 Parallel.ForEachAsync 并行处理内存数据。
• ✅ 使用 ValueTask 与 Async Streams 高效处理 I/O 操作。
• ✅ 利用 Span<T> 与 Memory<T> 操作数组或二进制块，避免复制提升效率。
• ✅ 对计算结果与聚合操作进行缓存，减少重复计算压力。

结语：现代 C# 赋能数据科学

C# 14 通过其现代语言特性与强大库生态，使数据科学工作既高效又具备良好的可维护性。从小规模的数据探索到企业级的机器学习应用，C# 都能游刃有余地支持。

无论你是数据科学家还是 .NET 工程师，现在正是拥抱 C# 数据分析能力的好时机！

本文使用chatgpt协助翻译。

作者：John Godel，版权归原作者John Godel所有

原文链接：c-sharpcorner.com/article/c-sharp-data-science-with-c-sharp-14-features-comprehensive-guide/