国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

Pandas+ChatGPT超強組合pandas-ai:交互式數(shù)據(jù)分析和處理新方法

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Pandas+ChatGPT超強組合pandas-ai:交互式數(shù)據(jù)分析和處理新方法。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

Python Pandas是一個為Python編程提供數(shù)據(jù)操作和分析功能的開源工具包。這個庫已經(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)常用于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)過程的預(yù)處理步驟。Pandas通過提供數(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、隨時可用的2維表格,并將其輸入人工智能算法。

Pandas+ChatGPT超強組合pandas-ai:交互式數(shù)據(jù)分析和處理新方法,Python,pandas,chatgpt,人工智能

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

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,然后導(dǎo)入 LLM(大型語言模型)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。

因為pandas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,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行對話了:

# 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 進行更復(fù)雜的查詢。例如,可以要求 PandasAI 求出 2 個最不幸福國家的 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 PandasAI 畫圖:

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

Pandas+ChatGPT超強組合pandas-ai:交互式數(shù)據(jù)分析和處理新方法,Python,pandas,chatgpt,人工智能

?最后

ChatGPT、Pandas是強大的工具,當(dāng)它們結(jié)合在一起時,可以徹底改變我們與數(shù)據(jù)交互和分析的方式。ChatGPT憑借其先進的自然語言處理能力,可以更直觀地與數(shù)據(jù)進行類似人類的交互。而PandasAI可以增強Pandas數(shù)據(jù)分析體驗。通過將復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作任務(wù)轉(zhuǎn)換為簡單的自然語言查詢,PandasAI使用戶更容易從數(shù)據(jù)中提取有價值的見解,而無需編寫大量代碼。

這對于那些還不熟悉Python或pandas操作/轉(zhuǎn)換的人來說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,代理會將此消息轉(zhuǎn)換為計算機可解釋的代碼,并返回結(jié)果。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-521426.html

到了這里,關(guān)于Pandas+ChatGPT超強組合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,請在右上角搜索TOY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)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

  • 秘塔寫作貓:一款交互式中英文AI寫作輔助平臺

    秘塔寫作貓:一款交互式中英文AI寫作輔助平臺

    秘塔寫作貓基于人工智能技術(shù),可以快速地對海量數(shù)據(jù)進行采集和分析處理,生成豐富多樣的文章內(nèi)容。其AI寫作能力強大,不僅可以進行翻譯與改錯,還具有改寫功能,能夠根據(jù)用戶需求對語句結(jié)構(gòu)、段落層次、關(guān)鍵信息等多種因素進行綜合分析,自動生成改寫內(nèi)容,使文

    2024年04月28日
    瀏覽(52)
  • 【AI生產(chǎn)力工具】ChatPDF:將 PDF 文檔轉(zhuǎn)化為交互式閱讀體驗的利器

    【AI生產(chǎn)力工具】ChatPDF:將 PDF 文檔轉(zhuǎn)化為交互式閱讀體驗的利器

    隨著數(shù)字化時代的發(fā)展,PDF 文件已經(jīng)成為了日常工作和學(xué)習(xí)中不可或缺的一部分。然而,僅僅將 PDF 文件上傳或下載并不一定能夠滿足我們的需求。比如,我們想要從大型的 PDF 文件中快速提取信息,如手冊、論文、法律合同、書籍和研究論文,但在 PDF 文件中尋找這些信息卻

    2023年04月24日
    瀏覽(24)
  • 利用chatgpt快速初步學(xué)習(xí)pandas

    最近體驗了chatgpt作為編程助手的功能,確實很厲害,只要你擅長提問,找答案很精準(zhǔn)快捷,由此可以想到是否能夠通過系列提問,快速上手一個工具?以pandas為例,開始提問學(xué)習(xí)。 我需要用python處理表格數(shù)據(jù),給我推薦現(xiàn)在最流行的幾個工具 最流行的表格數(shù)據(jù)處理工具之一是

    2023年04月25日
    瀏覽(22)
  • 【教程】MAC m1 安裝并使用AI繪畫 stable-diffusion,交互式命令行。

    【教程】MAC m1 安裝并使用AI繪畫 stable-diffusion,交互式命令行。

    要求 macOS 12.3 Monterey 或更高版本 Python 耐心 第一步 下載模型包 在https://huggingface.co注冊 搜索stable-diffusion-v-1-4-original跳轉(zhuǎn)到頁面 點擊接受條款 點擊上面Files and versions 下載sd-v1-4.ckpt (4.27 GB)并記下保存位置 開始安裝 如果特別慢的話 一些比較正常的圖片

    2024年02月11日
    瀏覽(88)
  • 借助ChatGPT使用Pandas實現(xiàn)Excel數(shù)據(jù)匯總

    借助ChatGPT使用Pandas實現(xiàn)Excel數(shù)據(jù)匯總

    現(xiàn)在有如下一個Excel表: 上述Excel表中8萬多條數(shù)據(jù),記錄的都是三年以來花菜類的銷量,現(xiàn)在要求按月匯總實現(xiàn)統(tǒng)計每個月花菜類的銷量總和,如果使用Python的話要給出代碼。 1.首先可以用透視表的方法解決這個問題,可能相對簡單一些。采用透視表的話,我們根據(jù)ChatGPT的回

    2024年02月09日
    瀏覽(22)
  • chatgpt賦能python:Python下載Pandas庫教程

    Pandas是用于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的Python庫,它提供了快速,靈活和全面的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如Series和DataFrame,使數(shù)據(jù)清理,分析和處理變得更加嫻熟。 Pandas庫是數(shù)據(jù)科學(xué)項目的必備工具。無論您是在進行探索性數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化,特征工程還是建模方面使用Python,您都需要使用

    2024年02月09日
    瀏覽(13)
  • python中pandas如何過濾輸出【以下為ChatGPT編寫】

    在 Python 中使用 Pandas 庫進行數(shù)據(jù)分析時,你可以使用條件過濾來篩選和過濾輸出。Pandas 提供了多種方法來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的過濾和篩選操作,(ChatGPT編寫)以下是一些常用的方式: 1. 使用布爾索引: ? ?```python ? ?import pandas as pd ? ? ? ?# 創(chuàng)建一個示例DataFrame ? ?data = {\\\'Name\\\': [\\\'Ali

    2024年02月09日
    瀏覽(16)
  • chatgpt賦能python:Python語言中的Pandas庫介紹

    Python語言是一種十分流行的編程語言,以其易讀易寫等特點而受到工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的青睞。在Python語言中,有一款非常流行的數(shù)據(jù)處理和分析庫,也就是Pandas庫。Pandas庫在數(shù)據(jù)處理和分析方面有著出色的表現(xiàn),其提供了許多方便的數(shù)據(jù)處理功能,可以幫助用戶快速地處理

    2024年02月08日
    瀏覽(20)
  • 【小沐學(xué)AI】數(shù)據(jù)分析的Python庫:Pandas AI

    【小沐學(xué)AI】數(shù)據(jù)分析的Python庫:Pandas AI

    https://pandas-ai.com/ https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai PandasAI 是一個 Python 庫,可以輕松地用自然語言向數(shù)據(jù)提問。它可以幫助您使用生成式 AI 探索、清理和分析數(shù)據(jù)。 PandasAI與您的數(shù)據(jù)庫(SQL、CSV、pandas、polars、mongodb、noSQL 等)聊天。PandasAI 使用 LLM(GPT 3.5 / 4、Anthropic、VertexA

    2024年04月14日
    瀏覽(86)
  • Python AI庫 Pandas的常見操作的擴展知識

    Python AI庫 Pandas的常見操作的擴展知識

    Python AI庫 Pandas的常見操作的擴展知識 本文默認(rèn)讀者具備以下技能: 熟悉python基礎(chǔ)知識,vscode或其它編輯工具 熟悉表格文件的基本操作 具備自主擴展學(xué)習(xí)能力 前文中對Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及基礎(chǔ)操作做了介紹,本文中會在前文的基礎(chǔ)上,對常見的操作進行拓展,并舉例說明。 一、

    2024年04月29日
    瀏覽(40)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包