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交互式數(shù)據(jù)分析和處理新方法:pandas-ai =Pandas + ChatGPT

人工智能
Python Pandas是一個(gè)為Python編程提供數(shù)據(jù)操作和分析功能的開源工具包。這個(gè)庫已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的必備工具。它提供了一種有效的方法來管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(Series和DataFrame)。

Python Pandas是一個(gè)為Python編程提供數(shù)據(jù)操作和分析功能的開源工具包。這個(gè)庫已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的必備工具。它提供了一種有效的方法來管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(Series和DataFrame)。

在人工智能領(lǐng)域,Pandas經(jīng)常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)過程的預(yù)處理步驟。Pandas通過提供數(shù)據(jù)清理、重塑、合并和聚合,可以將原始數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的、隨時(shí)可用的2維表格,并將其輸入人工智能算法。

pandas-ai介紹

PandasAI將Pandas轉(zhuǎn)換為一個(gè)會(huì)話工具,你可以詢問有關(guān)數(shù)據(jù)的問題,它則會(huì)以Pandas dataframe的形式進(jìn)行回答。

例如,我們可以要求PandasAI返回一個(gè)DataFrame中列值大于5的所有行,它將返回一個(gè)只包含這些行的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?')

除了返回結(jié)果以外,還可以生成圖表:

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

安裝和使用

只要使用pip安裝就可以使用:

pip install pandasai

但是在使用pandasai時(shí)需要輸入一個(gè)openai的api-key,這樣才可以讓他調(diào)用openai的語言模型:

圖片

然后在使用前先import,在輸入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?yàn)閜andas的特性,我們不僅僅可以處理csv文件,我們還可以連接關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫,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)

然后像上面代碼一樣,我們可以直接與它進(jìn)行對(duì)話了:

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

圖片

最后

ChatGPT、Pandas是強(qiáng)大的工具,當(dāng)它們結(jié)合在一起時(shí),可以徹底改變我們與數(shù)據(jù)交互和分析的方式。ChatGPT憑借其先進(jìn)的自然語言處理能力,可以更直觀地與數(shù)據(jù)進(jìn)行類似人類的交互。而PandasAI可以增強(qiáng)Pandas數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)。通過將復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作任務(wù)轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)單的自然語言查詢,PandasAI使用戶更容易從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見解,而無需編寫大量代碼。

這對(duì)于那些還不熟悉Python或pandas操作/轉(zhuǎn)換的人來說是一種編程的新方法。我們不需要為你想要執(zhí)行的任務(wù)編程,而是只是與AI代理交談,明確的額告訴它想要的結(jié)果,代理會(huì)將此消息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可解釋的代碼,并返回結(jié)果。


責(zé)任編輯:華軒 來源: DeepHub IMBA
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