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Pandas-ai: Eine neue Methode der interaktiven Datenverarbeitung, die die ChatGPT-Technologie integriert.

PHPz
PHPznach vorne
2023-05-08 16:07:081085Durchsuche

Python Pandas ist ein Open-Source-Toolkit, das Datenmanipulations- und Analysefunktionen für die Python-Programmierung bereitstellt. Diese Bibliothek ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Datenwissenschaftler und Analysten geworden. Es bietet eine effiziente Möglichkeit, strukturierte Daten (Serien und DataFrame) zu verwalten.

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

Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird Pandas häufig in den Vorverarbeitungsschritten von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Prozessen eingesetzt. Durch die Bereitstellung von Datenbereinigung, -umformung, -zusammenführung und -aggregation kann Pandas Rohdatensätze in strukturierte, gebrauchsfertige zweidimensionale Tabellen umwandeln, die in Algorithmen der künstlichen Intelligenz eingespeist werden können.

pandas-ai-Einführung

PandasAI wandelt Pandas in ein Konversationstool um, Sie können Fragen zu den Daten stellen und es antwortet in Form eines Pandas-Datenrahmens.

Zum Beispiel können wir PandasAI bitten, alle Zeilen in einem DataFrame mit Spaltenwerten größer als 5 zurückzugeben, und es wird ein DataFrame zurückgegeben, das nur diese Zeilen enthält.

<code>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": [21400000, 2940000, 2830000, 3870000, 2160000, 1350000, 1780000, 1320000, 516000, 14000000], "happiness_index": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0] })  # Instantiate a LLM from pandasai.llm.openai import OpenAI llm = OpenAI()  pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')</code>

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Zusätzlich zur Rückgabe von Ergebnissen können Sie auch Diagramme generieren:

<code>pandas_ai.run( df, "Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar", )</code>

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Installation und Verwendung

Verwenden Sie einfach pip zum Installieren und Verwenden:

<code>pip install pandasai</code>

Aber wenn Sie Pandasai verwenden, müssen Sie eine eingeben openai-API-Schlüssel, damit er das Sprachmodell von openai aufrufen kann:

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

Importieren Sie es dann vor der Verwendung und geben Sie dann den zu verwendenden API-Schlüssel ein:

<code>#Import pandas and pandas-ai import pandas as pd from pandasai import PandasAI # Instantiating my llm using OpenAI API key. from pandasai.llm.openai import OpenAI # OpenAI llm = OpenAI(api_token="YOUR_OPENAI_API_KEY")</code>

Aufgrund der Eigenschaften von Pandas können wir nicht nur Wenn wir eine CSV-Datei verarbeiten, können wir auch eine Verbindung zu einer relationalen Datenbank wie pgsql herstellen:

<code># 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)</code>

Dann können wir wie mit dem obigen Code direkt damit sprechen:

<code># Using pandas-ai! pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here)</code>

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Endlich

ChatGPT und Pandas sind leistungsstarke Tools In Kombination können sie die Art und Weise, wie wir mit Daten interagieren und sie analysieren, revolutionieren. Mit seinen fortschrittlichen Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht ChatGPT eine intuitivere, menschenähnliche Interaktion mit Daten. PandasAI kann das Pandas-Datenanalyseerlebnis verbessern. Durch die Umwandlung komplexer Datenmanipulationsaufgaben in einfache Abfragen in natürlicher Sprache erleichtert PandasAI Benutzern das Extrahieren wertvoller Erkenntnisse aus ihren Daten, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen.

Dies ist ein neuer Programmieransatz für diejenigen, die noch nicht mit Python- oder Pandas-Operationen/Konvertierungen vertraut sind. Anstatt die Aufgabe zu programmieren, die Sie ausführen möchten, sprechen Sie einfach mit dem KI-Agenten und sagen ihm genau, welches Ergebnis Sie wünschen. Der Agent wandelt diese Nachricht in computerinterpretierbaren Code um und gibt das Ergebnis zurück.


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