pandas-ai，一个神奇的 python

大家好，我是小寒。

今天给大家分享一个神奇的 python 库，pandas-ai

https://github.com/gventuri/pandas-ai

pandas-ai 是一个 Python 库，它将生成式 AI 集成到 Pandas 中，使数据分析成为对话式的。它被设计为与 pandas 结合使用，而不是它的替代品。

它是一个以自然语言方式探索和理解数据的强大工具。

Pandas AI 的好处‍

即使你不熟悉生成式人工智能或 Pandas，它也很容易使用。

它可用于执行各种任务，包括数据探索、分析、可视化、清理、插补和特征工程。

它可以帮助你更深入地了解数据并做出更好的决策。

初体验

库的安装

可以直接使用 pip 来进行安装。

pip install pandasai

现在我们已经成功安装了 pandas AI，我们可以开始使用它进行探索性数据分析。

创建数据

下面我们将创建一个 DataFrame。

from pandasai import SmartDataframe

import pandas as pd

import numpy as np

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],

})导入LLM

由于 PandasAI 由 LLM 提供支持，因此我们需要初始化一个 LLM。

这里我们以 OpenAI 为例。

# Instantiate a LLM

from pandasai.llm import OpenAI

llm = OpenAI(api_token="XXX")

现在我们已经实例化了 LLM，接下来我们来实例化 SmartDataframe。

sdf = SmartDataframe(df, config={"llm": llm})

现在我们可以开始对数据集进行探索性数据分析。

GDP 排名前 5 位的国家

sdf.chat("返回GDP排名前5的国家")

两个最不幸福国家的 GDP 总和

sdf.chat("最不幸福的两个国家的 GDP 总和是多少？")

绘制按国家/地区划分的 GDP 图表

sdf.chat("绘制按国家/地区划分的 GDP 图表")

按国家绘制 GDP 直方图，每个条形使用不同的颜色

sdf.chat("按国家绘制 GDP 直方图，每个条形使用不同的颜色")

Pandas AI 是一种以对话方式探索和理解数据的强大工具。

最后