Pandas+ChatGPT超强组合pandas-ai:交互式数据分析和处理新方法

ChatGPT实战指南:工业场景下的人机协作工作流重构 大语言模型(LLM)本质上是基于海量文本的统计学模式匹配系统,不具备因果推理与真实理解能力,其核心价值在于扩展人类执行带宽而非替代判断力。在制造业、能源、ToB技术等强专业场景中,ChatGPT作为‘外置缓存’可显著压缩方案撰写、代码辅助、客户沟通等重复性任务耗时,但必须配合上下文管理、三源交叉验证与人工责任闭环。本文聚焦工业物联网、PLC数据采集、SCADA系统升级等真实用例,解析如何将AI嵌入需求锚定→初稿生成→人脑注入的三段式工作流,并规避幻觉输出、同质化话术与责任模糊三大风险,为一线工程师与技术文案 阅读详情
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转自:python专栏

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。

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项目地址:https://github.com/gventuri/pandas-ai

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 使用 pip 安装 Pandas AI

pip install pandasai

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 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",
)

ee042ffb0fe9031bd436e5086687d82d.png

f563429bbe364bf44b944dc6facdfc8f.png

 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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PandasAI:一个强大的数据处理库 PandasAI是一个功能强大的数据处理和分析库,它提供了丰富的功能和灵活的工具,使得数据处理变得更加简单和高效。本文介绍了PandasAI库的基本用法和示例代码,包括数据加载、数据预览、数据清洗、数据操作和数据可视化等方面。希望这篇文章能够帮助您快速上手PandasAI库,并在数据处理和分析的过程中发挥它的优势。# 加载数据# 数据预览# 数据清洗# 数据操作# 数据可视化plt.show()以上是PandasAI库的一些基本用法示例,您可以根据自己的需求和实际情况进行进一步的学习和应用。 阅读详情

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