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交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

PythonPandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数据(Series和DataFrame)。在人工智能领域,Pandas经常用于机器学习和深度学习过程的预处理步骤。Pandas通过提供数据清理、重塑、合并和聚合,可以将原始数据集转换为结构化的、随时可用的2维表格,并将其输入人工智能算法。pandas-ai介绍PandasAI将Pandas转换为一个会话工具,你可以询问有关数据的问题,它则会以Pa

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    Python Pandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数据(Series和DataFrame)。

    交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

    在人工智能领域,Pandas经常用于机器学习和深度学习过程的预处理步骤。Pandas通过提供数据清理、重塑、合并和聚合,可以将原始数据集转换为结构化的、随时可用的2维表格,并将其输入人工智能算法。

    pandas-ai介绍

    PandasAI将Pandas转换为一个会话工具,你可以询问有关数据的问题,它则会以Pandas dataframe的形式进行回答。

    例如,我们可以要求PandasAI返回一个DataFrame中列值大于5的所有行,它将返回一个只包含这些行的DataFrame。

    import pandas as pd from pandasai import PandasAI  # Sample DataFrame df = pd.DataFrame({ "country": ["United States", "United Kingdom", "France", "Germany", "Italy", "Spain", "Canada", "Australia", "Japan", "China"], "gdp": [21400000, 2940000, 2830000, 3870000, 2160000, 1350000, 1780000, 1320000, 516000, 14000000], "happiness_index": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0] })  # Instantiate a LLM from pandasai.llm.openai import OpenAI llm = OpenAI()  pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')

    交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

    除了返回结果以外,还可以生成图表:

    pandas_ai.run( df, "Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar", )

    交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

    安装和使用

    只要使用pip安装就可以使用:

    pip install pandasai

    但是在使用pandasai时需要输入一个openai的api-key,这样才可以让他调用openai的语言模型:

    交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

    然后在使用前先import,在输入api的key就可以使用了:

    #Import pandas and pandas-ai import pandas as pd from pandasai import PandasAI # Instantiating my llm using OpenAI API key. from pandasai.llm.openai import OpenAI # OpenAI llm = OpenAI(api_token="YOUR_OPENAI_API_KEY")

    因为pandas的特性,我们不仅仅可以处理csv文件,我们还可以连接关系型的数据库,例如pgsql:

    # creating the uri and connecting to database pg_conn = "postgresql://YOUR URI HERE"  #Query sql database query = """ SELECT * FROM table_name """  #Create dataframe named df df = pd.read_sql(query,pg_conn)

    然后像上面代码一样,我们可以直接与它进行对话了:

    # Using pandas-ai! pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here)

    交互式数据分析和处理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

    最后

    ChatGPT、Pandas是强大的工具,当它们结合在一起时,可以彻底改变我们与数据交互和分析的方式。ChatGPT凭借其先进的自然语言处理能力,可以更直观地与数据进行类似人类的交互。而PandasAI可以增强Pandas数据分析体验。通过将复杂的数据操作任务转换为简单的自然语言查询,PandasAI使用户更容易从数据中提取有价值的见解,而无需编写大量代码。

    这对于那些还不熟悉Python或pandas操作/转换的人来说是一种编程的新方法。我们不需要为你想要执行的任务编程,而是只是与AI代理交谈,明确的额告诉它想要的结果,代理会将此消息转换为计算机可解释的代码,并返回结果。


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