数据分析神器PandasAI，帮你高效处理10项常见任务

Pandas AI 助力数据处理：10 个常见任务的全新解法。

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在数据科学领域，Pandas 一直是数据科学家和分析师的得力工具，它开源且能提供便捷高效的数据操作与分析功能，可以轻松应对各种复杂的数据处理任务，堪称数据处理界的 “瑞士军刀”。

如今，一款名为 Pandas AI 的全新 Python 库诞生，为数据处理带来新的思路与方式。 Pandas AI 巧妙地将生成式人工智能融入 Pandas，把传统的数据框操作升级为对话式交互。借助大语言模型，用户能和数据 “对话” 并获得结构化回复，即使不懂编程也能处理数据。

Pandas AI 不是要替代 Pandas，而是增强其功能，帮数据从业者探索新方法、简化数据准备，节省时间精力。

本文介绍 Pandas 的 10 个常见数据处理任务，看看 Pandas AI 如何把编码操作变为对话交互。

准备工作

在开始Pandas任务之前，让我们先编写必要的代码来运行整个Python程序。

1. 安装包：复制并运行!pip install pandas pandasai

2. 导入模块：由于PandasAI内部调用Pandas进行数据处理，调用OpenAI进行人工智能生成，所以必须导入pandas和pandasai.llm.openai。

import pandas as pd
from pandasai import PandasAI
from pandasai.llm.openai import OpenAI

1. 加载OpenAI大语言模型

OPENAI_API_KEY = "{你的API密钥}"
llm = OpenAI(api_token=OPENAI_API_KEY)

1. 创建数据框：在以下演示中，创建了一个包含虚构员工信息的数据框df，信息包括姓名、年龄、性别、职业和薪资。

data = [
    [1, "约翰·多伊", 30, "男", "软件工程师", 100000],
    [2, "简·史密斯", 28, "女", "数据科学家", 95000],
    [3, "迈克·约翰逊", 35, "男", "产品经理", 120000],
    [4, "艾米丽·戴维斯", 32, "女", "软件工程师", 105000],
    [5, "亚历克斯·威尔逊", 29, "男", "数据科学家", 90000],
    [6, "莎拉·汤普森", 33, "女", "产品经理", 115000],
    [7, "大卫·李", 31, "男", "软件工程师", 102000],
    [8, "艾玛·布朗", 27, "女", "数据科学家", 92000],
    [9, "杰森·安德森", 34, "男", "产品经理", 118000],
    [10, "索菲·安德森", 30, "女", "数据科学家", 97000],
    [11, "艾米丽·米勒", 29,