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)。
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。
项目地址:https://github.com/gventuri/pandas-ai
使用 pip 安装 Pandas AI
pipinstallpandasai
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。
importpandasaspd frompandasaiimportPandasAI #SampleDataFrame df=pd.DataFrame({ "country":["UnitedStates","UnitedKingdom","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] }) #InstantiateaLLM frompandasai.llm.openaiimportOpenAI llm=OpenAI(api_token="your_API_key") pandas_ai=PandasAI(llm) pandas_ai.run(df,prompt='Whicharethe5happiestcountries?')
6Canada 7Australia 1UnitedKingdom 3Germany 0UnitedStates 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:
#creatingtheuriandconnectingtodatabase pg_conn="postgresql://YOURURIHERE" #Querysqldatabase query=""" SELECT* FROMtable_name """ #Createdataframenameddf 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:
#Usingpandas-ai! pandas_ai=PandasAI(llm) pandas_ai.run(df,prompt='Placeyourprompthere)
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='WhatisthesumoftheGDPsofthe2unhappiestcountries?')
上面的代码将返回以下内容:
19012600725504
也可以请 PandasAI 画图:
pandas_ai.run( df, "Plotthehistogramofcountriesshowingforeachthegpd,usingdifferentcolorsforeachbar", )
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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原文标题:Pandas + ChatGPT:交互式数据分析!
文章出处:【微信号:DBDevs,微信公众号:数据分析与开发】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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