pandas ai

Pandasai是一个Python平台，可以轻松以自然语言向您的数据提出问题。它可以帮助非技术用户以更自然的方式与数据进行交互，并帮助技术用户在处理数据时节省时间和精力。

?入门

您可以在此处找到Pandasai的完整文档。

您可以决定在Jupyter笔记本电脑，简化应用程序中使用Pandasai，也可以使用Repo中的客户端和服务器体系结构。

使用库

Python要求

Python版本3.8+ <3.12

?安装

您可以使用Pip或Poetry安装Pandasai库。

与pip：

pip install \" pandasai>=3.0.0b2 \"

诗歌：

poetry add \" pandasai>=3.0.0b2 \"

用法

问问题

 import pandasai as pai
from pandasai_openai . openai import OpenAI

llm = OpenAI ( \"OPEN_AI_API_KEY\" )

pai . config . set ({
    \"llm\" : llm
})

# Sample DataFrame
df = pai . DataFrame ({
    \"country\" : [ \"United States\" , \"United Kingdom\" , \"France\" , \"Germany\" , \"Italy\" , \"Spain\" , \"Canada\" , \"Australia\" , \"Japan\" , \"China\" ],
    \"revenue\" : [ 5000 , 3200 , 2900 , 4100 , 2300 , 2100 , 2500 , 2600 , 4500 , 7000 ]
})

df . chat ( \'Which are the top 5 countries by sales?\' )

China, United States, Japan, Germany, Australia

或者您可以提出更多复杂的问题：

 df . chat (
    \"What is the total sales for the top 3 countries by sales?\"
)

The total sales for the top 3 countries by sales is 16500.

可视化图表

您也可以要求Pandasai为您生成图表：

 df . chat (
    \"Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar\" ,
)

多个数据范围

您还可以将多个数据范围传递给Pandasai，并提出有关它们的问题。

 import pandasai as pai
from pandasai_openai . openai import OpenAI

employees_data = {
    \'EmployeeID\' : [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ],
    \'Name\' : [ \'John\' , \'Emma\' , \'Liam\' , \'Olivia\' , \'William\' ],
    \'Department\' : [ \'HR\' , \'Sales\' , \'IT\' , \'Marketing\' , \'Finance\' ]
}

salaries_data = {
    \'EmployeeID\' : [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ],
    \'Salary\' : [ 5000 , 6000 , 4500 , 7000 , 5500 ]
}

llm = OpenAI ( \"OPEN_AI_API_KEY\" )

pai . config . set ({
    \"llm\" : llm
})

employees_df = pai . DataFrame ( employees_data )
salaries_df = pai . DataFrame ( salaries_data )


pai . chat ( \"Who gets paid the most?\" , employees_df , salaries_df )

Olivia gets paid the most.

Docker Sandbox

您可以在Docker Sandbox中运行Pandasai，提供一个安全的隔离环境，以安全地执行代码并减轻恶意攻击的风险。

Python要求

pip install \" pandasai-docker \" 

用法

 import pandasai as pai
from pandasai_docker import DockerSandbox
from pandasai_openai . openai import OpenAI

# Initialize the sandbox
sandbox = DockerSandbox ()
sandbox . start ()

employees_data = {
    \'EmployeeID\' : [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ],
    \'Name\' : [ \'John\' , \'Emma\' , \'Liam\' , \'Olivia\' , \'William\' ],
    \'Department\' : [ \'HR\' , \'Sales\' , \'IT\' , \'Marketing\' , \'Finance\' ]
}

salaries_data = {
    \'EmployeeID\' : [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ],
    \'Salary\' : [ 5000 , 6000 , 4500 , 7000 , 5500 ]
}

llm = OpenAI ( \"OPEN_AI_API_KEY\" )

pai . config . set ({
    \"llm\" : llm
})

employees_df = pai . DataFrame ( employees_data )
salaries_df = pai . DataFrame ( salaries_data )

pai . chat ( \"Who gets paid the most?\" , employees_df , salaries_df , sandbox = sandbox )

# Don\'t forget to stop the sandbox when done
sandbox . stop ()

Olivia gets paid the most.

您可以在示例目录中找到更多示例。

执照

Pandasai可根据MIT外籍许可证获得，但该存储库的Pandasai/EE目录除外，该目录在此处具有其许可证。

如果您对托管Pandasai Cloud或自主企业提供感兴趣，请与我们联系。

资源

beta通知
版本V3目前正在Beta中。以下文档和示例反映了正在进行的功能和功能，并可能在最终版本之前发生变化。

• 综合文档的文档
• 示例示例笔记本
• 与社区和Pandasai团队讨论的不和谐

?贡献

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