Python Pandas如何来管理结构化数据
python pandas是一个为python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数据(series和dataframe)。
在人工智能领域，pandas经常用于机器学习和深度学习过程的预处理步骤。pandas通过提供数据清理、重塑、合并和聚合，可以将原始数据集转换为结构化的、随时可用的2维表格，并将其输入人工智能算法。
项目地址：https://github.com/gventuri/pandas-ai
使用 pip 安装 pandas ai
pip install pandasai
使用 openai 导入 pandasai
在下一步中，我们将导入之前安装的 pandasai 库，然后导入 llm（大型语言模型）功能。截至 2023 年 5 月，pandasai 仅支持 openai 模型，我们将使用它来理解数据。
import pandas as pdfrom pandasai import pandasai# sample dataframedf = 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 llmfrom pandasai.llm.openai import openaillm = openai(api_token=your_api_key)pandas_ai = pandasai(llm)pandas_ai.run(df, prompt='which are the 5 happiest countries?')6 canada7 australia1 united kingdom3 germany0 united statesname: country, dtype: object
要使用 openai api，您必须生成自己唯一的 api 密钥。
因为pandas的特性，我们不仅仅可以处理csv文件，我们还可以连接关系型的数据库，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)
然后像上面代码一样，我们可以直接与它进行对话了：
# using pandas-ai! pandas_ai = pandasai(llm) pandas_ai.run(df, prompt='place your prompt here)
当然，你也可以让 pandasai 进行更复杂的查询。例如，可以要求 pandasai 求出 2 个最不幸福国家的 gdp 总和：
pandas_ai.run(df, prompt='what is the sum of the gdps of the 2 unhappiest countries?')
上面的代码将返回以下内容：
19012600725504
也可以请 pandasai 画图：
pandas_ai.run( df, plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar,)
最后
chatgpt、pandas是强大的工具，当它们结合在一起时，可以彻底改变我们与数据交互和分析的方式。chatgpt凭借其先进的自然语言处理能力，可以更直观地与数据进行类似人类的交互。而pandasai可以增强pandas数据分析体验。通过将复杂的数据操作任务转换为简单的自然语言查询，pandasai使用户更容易从数据中提取有价值的见解，而无需编写大量代码。
这对于那些还不熟悉python或pandas操作/转换的人来说是一种编程的新方法。我们不需要为你想要执行的任务编程，而是只是与ai代理交谈，明确的额告诉它想要的结果，代理会将此消息转换为计算机可解释的代码，并返回结果。
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项目地址：https://github.com/gventuri/pandas-ai
使用 pip 安装 pandas ai
pip install pandasai
使用 openai 导入 pandasai
在下一步中，我们将导入之前安装的 pandasai 库，然后导入 llm（大型语言模型）功能。截至 2023 年 5 月，pandasai 仅支持 openai 模型，我们将使用它来理解数据。
import pandas as pdfrom pandasai import pandasai# sample dataframedf = 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 llmfrom pandasai.llm.openai import openaillm = openai(api_token=your_api_key)pandas_ai = pandasai(llm)pandas_ai.run(df, prompt='which are the 5 happiest countries?')6 canada7 australia1 united kingdom3 germany0 united statesname: country, dtype: object
要使用 openai api，您必须生成自己唯一的 api 密钥。
因为pandas的特性，我们不仅仅可以处理csv文件，我们还可以连接关系型的数据库，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)
然后像上面代码一样，我们可以直接与它进行对话了：
# using pandas-ai! pandas_ai = pandasai(llm) pandas_ai.run(df, prompt='place your prompt here)
当然，你也可以让 pandasai 进行更复杂的查询。例如，可以要求 pandasai 求出 2 个最不幸福国家的 gdp 总和：
pandas_ai.run(df, prompt='what is the sum of the gdps of the 2 unhappiest countries?')
上面的代码将返回以下内容：
19012600725504
也可以请 pandasai 画图：
pandas_ai.run( df, plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar,)
最后
chatgpt、pandas是强大的工具，当它们结合在一起时，可以彻底改变我们与数据交互和分析的方式。chatgpt凭借其先进的自然语言处理能力，可以更直观地与数据进行类似人类的交互。而pandasai可以增强pandas数据分析体验。通过将复杂的数据操作任务转换为简单的自然语言查询，pandasai使用户更容易从数据中提取有价值的见解，而无需编写大量代码。
这对于那些还不熟悉python或pandas操作/转换的人来说是一种编程的新方法。我们不需要为你想要执行的任务编程，而是只是与ai代理交谈，明确的额告诉它想要的结果，代理会将此消息转换为计算机可解释的代码，并返回结果。
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