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GENAI : IPYTHON 용 생성 AI 툴링

? IPYTHON에서 코드, SQL 쿼리, 데이터 프레임, 예외 등의 GPT 도움말을 얻습니다.

? Ipython, Jupyterlab, Jupyter Notebook 등을 포함한 모든 Jupyter 환경을 지원합니다.

TL; DR 지금 시작하십시오

 %pip install genai
%load_ext genai

Genai는 행동합니다

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소개

우리는 Ipython의 상황을 취하고 OpenAi의 대형 언어 모델과 혼합했으며 Ipython, Jupyterlab, Jupyter Notebook 등 모든 Jupyter 환경에서 작동하는 더 많은 정보를 제공하는 노트북 경험을 제공합니다. ??

요구 사항

파이썬 3.8+

설치

시

poetry add genai

씨

pip install genai

iPython 확장을로드합니다

ipython 또는 선호하는 노트북 플랫폼에서 사용하기 전에 OPENAI_API_KEY 환경 변수를 먼저 설정하십시오.

 %load_ext genai

특징

• %%assist
• 사용자 정의 예외 제안

사용자 정의 예외 제안

 In [ 1 ]: % load_ext genai

In [ 2 ]: import pandas as pd

In [ 3 ]: df = pd . DataFrame ( dict ( col1 = [ 'a' , 'b' , 'c' ]), index = [ 'first' , 'second' , 'third' ])

In [ 4 ]: df . sort_values ()
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
TypeError                                 Traceback ( most recent call last )
Cell In [ 4 ], line 1
- - - - > 1 df . sort_values ()

File ~ / . pyenv / versions / 3.9 . 9 / lib / python3 . 9 / site - packages / pandas / util / _decorators . py : 331 , in deprecate_nonkeyword_arguments . < locals > . decorate . < locals > . wrapper ( * args , ** kwargs )
    325 if len ( args ) > num_allow_args :
    326     warnings . warn (
    327         msg . format ( arguments = _format_argument_list ( allow_args )),
    328         FutureWarning ,
    329         stacklevel = find_stack_level (),
    330     )
- - > 331 return func ( * args , ** kwargs )

TypeError : sort_values () missing 1 required positional argument : 'by' 

제안

오류 메시지는 Pandas Dataframe의 sort_values() 메소드에 필요한 위치 인수가 없음을 나타냅니다.

sort_values() 메소드는 인수 by 열 이름 또는 열 이름 목록을 전달해야합니다. 이것은 분류가 어떻게 수행되는지 결정하는 데 사용됩니다.

예는 다음과 같습니다.

 import pandas as pd

df = pd . DataFrame ({
    'Name' : [ 'Alice' , 'Bob' , 'Carol' , 'David' , 'Eva' ],
    'Age' : [ 32 , 24 , 28 , 35 , 29 ],
    'Salary' : [ 60000 , 40000 , 35000 , 80000 , 45000 ]
})

# sort by Age column:
df_sorted = df . sort_values ( by = 'Age' )
print ( df_sorted )

이 예에서, by 'Age' 로 설정되며, 이는 데이터 프레임을 오름차순 순서로 나이로 정렬합니다. 여러 열로 정렬하려면 열 이름 목록을 전달할 수도 있습니다.

예

 In [ 1 ]: % load_ext genai

In [ 2 ]: % % assist
   ...:
   ...: Can you explain this query to me so I can be sure we ' re doing the right things ?
   ...:
   ...: `` ` sql
   ...: SELECT
   ...:   COUNT ( * ) AS num_downloads ,
   ...:   DATE_TRUNC ( DATE ( timestamp ), DAY ) AS day
   ...: FROM `bigquery-public-data.pypi.file_downloads`
   ...: WHERE
   ...:   file . project = 'genai'
   ...:   - - Only query the last 6 months of history
   ...:   AND DATE ( timestamp )
   ...:     BETWEEN DATE_TRUNC ( DATE_SUB ( CURRENT_DATE (), INTERVAL 6 MONTH ), MONTH )
   ...:     AND CURRENT_DATE ()
   ...: GROUP BY day
   ...: ORDER BY day DESC 

"This is a SQL query that counts the number of downloads for the 'genai' project on the Python Package Index (PyPI) over the last 6 months, grouped by day. The query selects the count and the date, truncating the date to the day level so that it's easier to read.

Here is a breakdown of each part of the query:

- ` SELECT COUNT(*) AS num_downloads, DATE_TRUNC(DATE(timestamp), DAY) AS day ` : This selects the count of the number of rows matched by the query as ` num_downloads ` , and the date truncated to the day level as ` day ` .
- ` FROM ` bigquery-public-data.pypi.file_downloads``: This specifies the table to query from.
- ` WHERE file.project = 'genai' ` : This filters the rows by only including downloads for the 'genai' project.
- ` AND DATE(timestamp) BETWEEN DATE_TRUNC(DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 MONTH), MONTH) AND CURRENT_DATE() ` : This filters the rows by only including downloads from the last 6 months. The ` DATE_SUB ` function subtracts 6 months from the current date ( ` CURRENT_DATE() ` ), ` DATE_TRUNC ` truncates the result to be the start of the month and ` DATE ` converts the timestamp column to a date so the ` BETWEEN ` condition can filter rows between the start of 6 months ago and "today."
- ` GROUP BY day ` : This groups the rows by day so that the counts are aggregated by date.
- ` ORDER BY day DESC ` : This orders the rows so that the most recent date appears first in the result."