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기술 주변기기일체 포함Pandas-ai: ChatGPT 기술을 통합한 새로운 대화형 데이터 처리 방법입니다.

Python Pandas는 Python 프로그래밍을 위한 데이터 조작 및 분석 기능을 제공하는 오픈 소스 툴킷입니다. 이 라이브러리는 데이터 과학자와 분석가에게 필수적인 도구가 되었습니다. 구조화된 데이터(시리즈 및 DataFrame)를 관리하는 효율적인 방법을 제공합니다.

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

인공 지능 분야에서 Pandas는 기계 학습 및 딥 러닝 프로세스의 전처리 단계에서 자주 사용됩니다. Pandas는 데이터 정리, 재구성, 병합 및 집계를 제공함으로써 원시 데이터 세트를 인공 지능 알고리즘에 공급할 수 있는 구조화되고 즉시 사용 가능한 2차원 테이블로 변환할 수 있습니다.

pandas-ai 소개

PandasAI는 Pandas를 대화 도구로 변환하여 데이터에 대해 질문할 수 있으며 Pandas 데이터 프레임 형식으로 답변합니다.

예를 들어 PandasAI에 DataFrame의 열 값이 5보다 큰 모든 행을 반환하도록 요청할 수 있으며, 그러면 이러한 행만 포함된 DataFrame이 반환됩니다.

<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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결과 반환 외에도 차트를 생성할 수도 있습니다:

<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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설치 및 사용

pip를 사용하여 설치하고 사용하세요.

<code>pip install pandasai</code>

하지만 pandasai를 사용할 때는 다음을 입력해야 합니다. openai api- key, openai의 언어 모델을 호출할 수 있도록:

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

그런 다음 사용하기 전에 이를 가져온 다음 사용할 api 키를 입력합니다:

<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>

pandas의 특성 때문에 우리는 csv 파일을 처리하면 pgsql과 같은 관계형 데이터베이스에 연결할 수도 있습니다.

<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>

그런 다음 위의 코드처럼 직접 대화할 수 있습니다.

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

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

마지막으로

ChatGPT와 Pandas는 강력한 도구입니다. 를 결합하면 데이터와 상호 작용하고 분석하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다. ChatGPT는 고급 자연어 처리 기능을 통해 인간과 같은 직관적인 데이터 상호 작용을 가능하게 합니다. PandasAI는 Pandas 데이터 분석 경험을 향상시킬 수 있습니다. PandasAI는 복잡한 데이터 조작 작업을 간단한 자연어 쿼리로 변환함으로써 사용자가 광범위한 코드를 작성하지 않고도 데이터에서 귀중한 통찰력을 더 쉽게 추출할 수 있도록 해줍니다.

이것은 Python 또는 Pandas 작업/변환에 아직 익숙하지 않은 사람들을 위한 새로운 프로그래밍 접근 방식입니다. 수행하려는 작업을 프로그래밍하는 대신 AI 에이전트와 대화해 원하는 결과를 정확히 말하면 에이전트는 이 메시지를 컴퓨터가 해석할 수 있는 코드로 변환해 결과를 반환한다.


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