pandas ai

Pandasai es una plataforma de Python que facilita hacer preguntas a sus datos en lenguaje natural. Ayuda a los usuarios no técnicos a interactuar con sus datos de una manera más natural, y ayuda a los usuarios técnicos a ahorrar tiempo y esfuerzo cuando trabajan con datos.

Desplegar pandasai

Pandasai se puede usar de varias maneras. Puede usarlo fácilmente en sus cuadernos Jupyter o aplicaciones de optimización, o puede implementarlo como una API REST como con Fastapi o Flask.

Si está interesado en la nube de Pandasai administrada o en nuestra oferta empresarial autohospedada, contáctenos.

? Empezando

Puede encontrar la documentación completa para Pandasai aquí.

Puede decidir usar Pandasai en sus cuadernos Jupyter, aplicaciones de optimización o usar la arquitectura del cliente y el servidor desde el repositorio.

☁️ utilizando la plataforma

? Instalación

Pandasai Platform utiliza una arquitectura de cliente cliente dockerizada. Deberá tener Docker instalado en su máquina.

git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/
cd pandas-ai
docker-compose build

Ejecutando la plataforma

Una vez que haya construido la plataforma, puede ejecutarla con:

docker-compose up

Esto iniciará el cliente y el servidor, y puede acceder al cliente en http://localhost:3000 .

Usando la biblioteca

? Instalación

Puede instalar la biblioteca Pandasai usando PIP o poesía.

Con pip:

pip install pandasai

Con poesía:

poetry add pandasai

? Manifestación

Prueba la biblioteca de Pandasai en tu navegador:

Uso

Hacer las cuestiones

 import os
import pandas as pd
from pandasai import Agent

# Sample DataFrame
sales_by_country = pd . 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 ]
})

# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://pandabi.ai (you can also configure it in your .env file)
os . environ [ "PANDASAI_API_KEY" ] = "YOUR_API_KEY"

agent = Agent ( sales_by_country )
agent . chat ( 'Which are the top 5 countries by sales?' )

 China, United States, Japan, Germany, Australia

---

O puede hacer preguntas más complejas:

 agent . 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.

Visualizar gráficos

También puede pedirle a Pandasai que genere gráficos para usted:

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

Múltiples marcos de datos

También puede pasar múltiples marcos de datos a Pandasai y hacer preguntas que las relacionen.

 import os
import pandas as pd
from pandasai import Agent

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 ]
}

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

# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://pandabi.ai (you can also configure it in your .env file)
os . environ [ "PANDASAI_API_KEY" ] = "YOUR_API_KEY"

agent = Agent ([ employees_df , salaries_df ])
agent . chat ( "Who gets paid the most?" )

 Olivia gets paid the most.

Puede encontrar más ejemplos en el directorio de ejemplos.

Privacidad y seguridad

Para generar el código de Python para que se ejecute, tomamos algunas muestras aleatorias del marco de datos, lo aleatorizamos (utilizando una generación aleatoria para datos confidenciales y barajando para datos no sensibles) y enviamos solo el cabezal aleatorizado a la LLM.

Si desea aplicar más su privacidad, puede instanciar Pandasai con enforce_privacy = True que no enviará la cabeza (sino solo nombres de columnas) al LLM.

Licencia

Pandasai está disponible bajo la licencia MIT Expat, excepto el directorio pandasai/ee (que tiene su licencia aquí si corresponde.

Si está interesado en la oferta administrada de Pandasai Cloud o autohosted empresarial, contáctenos.

Recursos

• Documentos para la documentación integral
• Ejemplos, por ejemplo, cuadernos
• Discord para discusión con la comunidad y el equipo de Pandasai

? Que contribuye

¡Las contribuciones son bienvenidas! Consulte los problemas pendientes y no dude en abrir una solicitud de extracción. Para obtener más información, consulte las pautas contribuyentes.

¡Gracias!