pandas ai
v2.4.0
O Pandasai é uma plataforma Python que facilita fazer perguntas aos seus dados em linguagem natural. Ajuda os usuários não técnicos a interagir com seus dados de uma maneira mais natural e ajuda os usuários técnicos a economizar tempo e esforço ao trabalhar com dados.
O Pandasai pode ser usado de várias maneiras. Você pode usá -lo facilmente em seus notebooks Jupyter ou aplicativos de streamlit, ou pode implantá -lo como uma API REST, como FASTAPI ou Flask.
Se você estiver interessado na nuvem Pandasai gerenciada ou em nossa oferta corporativa auto-hospedada, entre em contato conosco.
Você pode encontrar a documentação completa para Pandasai aqui.
Você pode decidir usar o Pandasai em seus notebooks Jupyter, o Streamlit Apps ou usar a arquitetura do cliente e do servidor do repositório.
A plataforma Pandasai é usada uma arquitetura cliente-servidor do Dockerized. Você precisará instalar o Docker em sua máquina.
git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/
cd pandas-ai
docker-compose buildDepois de construir a plataforma, você pode executá -lo com:
docker-compose up Isso iniciará o cliente e o servidor e você poderá acessar o cliente em http://localhost:3000 .
Você pode instalar a biblioteca Pandasai usando PIP ou poesia.
Com pip:
pip install pandasaiCom poesia:
poetry add pandasaiExperimente a biblioteca Pandasai em seu navegador:
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
Ou você pode fazer perguntas mais complexas:
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.
Você também pode pedir a Pandasai para gerar gráficos para você:
agent . chat (
"Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar" ,
)
Você também pode passar em vários quadros de dados para Pandasai e fazer perguntas relacionadas a eles.
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.
Você pode encontrar mais exemplos no diretório exemplos.
Para gerar o código Python para ser executado, pegamos algumas amostras aleatórias do quadro de dados, o randomizamos (usando geração aleatória para dados sensíveis e embaralhamento para dados não sensíveis) e enviamos apenas a cabeça randomizada para o LLM.
Se você deseja aplicar ainda mais sua privacidade, pode instanciar o Pandasai com enforce_privacy = True que não enviará a cabeça (mas apenas nomes de colunas) para o LLM.
O Pandasai está disponível sob a licença do MIT expat, exceto o diretório pandasai/ee (que possui sua licença aqui, se aplicável.
Se você estiver interessado em nuvem de pandasai gerenciada ou oferta corporativa auto-hospedada, entre em contato conosco.
As contribuições são bem -vindas! Verifique os problemas pendentes e sinta -se à vontade para abrir uma solicitação de tração. Para mais informações, consulte as diretrizes contribuintes.
