pandas ai
v2.4.0
Pandasai - это платформа Python, которая позволяет легко задавать вопросы вашим данным на естественном языке. Это помогает нетехническим пользователям взаимодействовать со своими данными более естественным образом, и помогает техническим пользователям экономить время и усилия при работе с данными.
Pandasai можно использовать различными способами. Вы можете легко использовать его в записных книжках или приложениях Jupyter или в приложениях для потоковой связи, или вы можете развернуть его в качестве API REST, например, с FastAPI или колбой.
Если вы заинтересованы в управляемом облаке Пандасаи или нашим самостоятельным предприятием предприятия, свяжитесь с нами.
Вы можете найти полную документацию для Pandasai здесь.
Вы можете либо решить использовать Pandasai в ваших записных книжках Jupyter, приложения для обтекания или использовать клиентскую и серверную архитектуру из репо.
Платформа Pandasai использует архитектуру клиента-сервер. Вам нужно будет установить Docker в вашей машине.
git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/
cd pandas-ai
docker-compose buildПосле того, как вы создали платформу, вы можете запустить ее:
docker-compose up Это запустит клиент и сервер, и вы можете получить доступ к клиенту по адресу http://localhost:3000 .
Вы можете установить библиотеку Pandasai, используя PIP или поэзию.
С PIP:
pip install pandasaiС поэзией:
poetry add pandasaiПопробуйте библиотеку Pandasai самостоятельно в своем браузере:
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
Или вы можете задать более сложные вопросы:
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.
Вы также можете попросить Pandasai создать для вас диаграммы:
agent . chat (
"Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar" ,
)
Вы также можете передать несколько данных DataFrames в Pandasai и задать вопросы, связанные с ними.
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.
Вы можете найти больше примеров в каталоге примеров.
Чтобы сгенерировать код Python для запуска, мы выбираем несколько случайных выборок из DataFrame, мы рандомизируем его (используя случайную генерацию для чувствительных данных и перетасование для нечувствительных данных) и отправляем только рандомизированную голову в LLM.
Если вы хотите обеспечить дальнейшее соблюдение своей конфиденциальности, вы можете создать создание Pandasai с помощью enforce_privacy = True , которая не будет отправлять голову (но имена столбцов) в LLM.
Pandasai доступен по лицензии MIT Expat, за исключением каталога pandasai/ee (который имеет свою лицензию здесь, если применимо.
Если вы заинтересованы в управляемом облаке Pandasai или предприятии для самостоятельного предприятия, свяжитесь с нами.
Взносы приветствуются! Пожалуйста, проверьте выдающиеся проблемы и не стесняйтесь открыть запрос на тягу. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с рекомендациями.
