Python Pandas是一個(gè)為Python編程提供數(shù)據(jù)操作和分析功能的開(kāi)源工具包。這個(gè)庫(kù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的必備工具。它提供了一種有效的方法來(lái)管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(Series和DataFrame)。
在人工智能領(lǐng)域，Pandas經(jīng)常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)過(guò)程的預(yù)處理步驟。Pandas通過(guò)提供數(shù)據(jù)清理、重塑、合并和聚合，可以將原始數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的、隨時(shí)可用的2維表格，并將其輸入人工智能算法。
項(xiàng)目地址：https://github.com/gventuri/pandas-ai
技術(shù)提升
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使用 pip 安裝 Pandas AI
pip install pandasai
使用 OpenAI 導(dǎo)入 PandasAI
在下一步中，我們將導(dǎo)入之前安裝的 pandasai 庫(kù)，然后導(dǎo)入 LLM（大型語(yǔ)言模型）功能。截至 2023 年 5 月，pandasai 僅支持 OpenAI 模型，我們將使用它來(lái)理解數(shù)據(jù)。
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，您必須生成自己唯一的 API 密鑰。
因?yàn)閜andas的特性，我們不僅僅可以處理csv文件，我們還可以連接關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)，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)
然后像上面代碼一樣，我們可以直接與它進(jìn)行對(duì)話了：
# Using pandas-ai!
pandas_ai = PandasAI(llm)
pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here)
當(dāng)然，你也可以讓 PandasAI 進(jìn)行更復(fù)雜的查詢(xún)。例如，可以要求 PandasAI 求出 2 個(gè)最不幸福國(guó)家的 GDP 總和：
pandas_ai.run(df, prompt='What is the sum of the GDPs of the 2 unhappiest countries?')
上面的代碼將返回以下內(nèi)容：
19012600725504
也可以請(qǐng) PandasAI 畫(huà)圖：
pandas_ai.run(
df,
"Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar",
)
最后
ChatGPT、Pandas是強(qiáng)大的工具，當(dāng)它們結(jié)合在一起時(shí)，可以徹底改變我們與數(shù)據(jù)交互和分析的方式。ChatGPT憑借其先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理能力，可以更直觀地與數(shù)據(jù)進(jìn)行類(lèi)似人類(lèi)的交互。而PandasAI可以增強(qiáng)Pandas數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)。通過(guò)將復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作任務(wù)轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言查詢(xún)，PandasAI使用戶(hù)更容易從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見(jiàn)解，而無(wú)需編寫(xiě)大量代碼。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-448776.html
這對(duì)于那些還不熟悉Python或pandas操作/轉(zhuǎn)換的人來(lái)說(shuō)是一種編程的新方法。我們不需要為你想要執(zhí)行的任務(wù)編程，而是只是與AI代理交談，明確的額告訴它想要的結(jié)果，代理會(huì)將此消息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可解釋的代碼，并返回結(jié)果。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-448776.html
到了這里，關(guān)于Pandas + ChatGPT 超強(qiáng)組合，pandas-ai ：交互式數(shù)據(jù)分析和處理新方法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
