PandasAI的应用与实战解析（一）：环境安装、运行demo

• 本博客源码仓库地址：gitlab，本篇博客对应01分支
• python版本为3.10.x

什么是PandasAI？一句话总结的话，PandasAI就是一个结合了Pandas和AI的开源工具，更详细地说，PandasAI 是一款强大的Python库，它使得用户能够以自然语言轻松向各类数据源（如CSV、XLSX、PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Databricks及Snowflake等）提出问题。该库借助生成式人工智能技术，助力用户实现对数据的深度探索、清洗与分析工作。

不仅如此，PandasAI 还提供了丰富的可视化功能，可通过图表形式展示数据；同时，它能有效处理缺失值问题以净化数据集，并通过特征生成进一步提升数据质量。因此，无论是对于数据科学家还是数据分析师而言，PandasAI 都是一款全方位的数据处理工具。

官方文档：https://docs.pandas-ai.com/en/latest/
github仓库：https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai

• 特点：提升效率，节省开发人员的时间和精力
  自然语言查询：以自然语言向数据提问。
  数据可视化：生成图形和图表以可视化数据。
  数据清理：通过解决缺失值来清理数据集。
  特征生成：通过特征生成提高数据质量。
  数据连接器：连接到各种数据源，如 CSV、XLSX、PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Databrick、Snowflake 等。

• 工作原理简述：
  PandasAI 使用生成式 AI 模型来理解和解释自然语言查询，并将其转换为 python 代码和 SQL 查询。然后，它使用代码与数据进行交