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。
使用 pip 安装 Pandas AI
pip install pandasai
使用 OpenAI 导入 PandasAI
在下一步中,我们将导入之前安装的 pandasai 库,然后导入 LLM(大型语言模型)功能。截至 2023 年 5 月,pandasai 仅支持 OpenAI 模型,我们将使用它来理解数据。
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": [19294482071552, 2891615567872, 2411255037952, 3435817336832, 1745433788416, 1181205135360, 1607402389504, 1490967855104, 4380756541440, 14631844184064],
"happiness_index": [6.94, 7.16, 6.66, 7.07, 6.38, 6.4, 7.23, 7.22, 5.87, 5.12]
})
# Instantiate a LLM
from pandasai.llm.openai import OpenAI
llm = OpenAI(api_token="your_API_key")
pandas_ai = PandasAI(llm)
pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')
6 Canada
7 Australia
1 United Kingdom
3 Germany
0 United States
Name: country, dtype: object
要使用 OpenAI API,您必须生成自己唯一的 API 密钥。
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)
当然,你也可以让 PandasAI 进行更复杂的查询。例如,可以要求 PandasAI 求出 2 个最不幸福国家的 GDP 总和:
pandas_ai.run(df, prompt='What is the sum of the GDPs of the 2 unhappiest countries?')
上面的代码将返回以下内容:
19012600725504
也可以请 PandasAI 画图:
pandas_ai.run(
df,
"Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar",
)
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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