Скачать gui pandas ai - Скачать исходный код gui pandas ai

gui pandas ai

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Guipandasai: приложение Python с открытым исходным кодом с генеративными возможностями ИИ с использованием потокового клиента для подробного анализа разговорных данных в комплекте с ключевыми дополнительными функциями данных с использованием простых слоев ключа

Gui-Pandas-AI запоминается, разработана и разработана Ajay Arunachalam (ajay.arunachalam08@gmail)-https://www.linkedin.com/in/ajay-ph-d-4744581a/

GUI-Пандас-Ай

PYPI: https://pypi.org/project/gui-pandas-ai

Полный рабочий процесс приложения обобщен, как показано ниже.

Images/main_ui.png

Пользователи после успешного входа в систему перенаправляются на окно ввода клавиши API, чтобы отправить свой соответствующий ключ Openai. Затем пользователи могут загрузить свой плоский файл CSV, а затем запросы анализа данных. История подсказок и ответов также может храниться в текстовом файле, а также обеспечение сохранения участков. Просто можно задать вопросы о ваших данных и вернуть ответы в форме ответа на естественный язык человека.

О Гипандасаи

Gui-Pandas-AI-это простой, простой в использовании обертки Python UI, созданная для использования Pandasai как можно более наивно и интуитивно. Gui-Pandas-AI предоставляет простой интерфейс веб-графического интерфейса для доступа к CATGPT напрямую, а также предоставление нескольких ключевых утилит анализа данных. Это совсем низкое решение. С помощью этого приложения для утилиты можно выполнить весь сквозной анализ данных просто с помощью текстовых входных запросов, демократизирующих генеративные функции ИИ. Пользователи могут просто задать вопрос, связанный с их данными, и получить соответствующий анализ в качестве ответа. Кроме того, можно также получить быстрое понимание, изучить тенденции и модели, получить агрегированные результаты, извлечь отчет о профилировании данных и краткое изложение данных, представление SQL -представление данных для автономного анализа SQL, извлечения историй данных и т. Д.

Гипандасайские шаги использования

Шаг 1) Создать виртуальную среду

py -3 -m venv < your_env_name >
cd < your_env_name > /Scripts/activate

** or **

conda create -n < your_env_name > python=3.x (or 3.x)
source activate < your_env_name >

Шаг 2) Создайте клон репозитория в вашей созданной виртуальной среде

git clone https://github.com/ajayarunachalam/gui-pandas-ai
cd gui-pandas-ai
pip install -r requirements.txt or sudo bash setup.sh or sudo python setup.py install

Шаг 3) Приложение запуска

Пользователи могут устанавливать свои собственные учетные данные в файле `secrets.toml`, найденную в папке` .streamlit`. В качестве альтернативы, можно также использовать существующие примеры учетных данных AS-IT, которые являются `user_test` и` user@123` или `dev_test` и` dev@123`
Пользователи Windows в клонированной папке просто дважды щелкните файл "run_app_windows.bat". Примечание.- Откройте файл с редактором и замените вашим пути виртуального каталога в файле
Пользователи Linux перемещаются в клонированной папке и вводят «sudo bash run_app_linux.sh» в терминале
Пользователи Mac перемещаются в клонированной папке и введите «sh run_app_mac.sh» в терминале
В качестве альтернативы, мы также можем запустить приложение, запустив файл wavper_streamlit.py, просто используя команду «withlit run warper_streamlit.py»

Приложение запустится с URL, как показано ниже.

Images/run_app.png

Приложение Q & A окно

Как видно ниже, пользователь может перетаскивать свои файлы CSV или загружать их, и отправлять их вопросы в форме простых запросов. Результаты анализа данных получены обратно в форме естественного языка.

Изображения/Page0.png

Гипандасайский фрагмент кода

Ниже приведен пример фрагмента кода, который запускает LLMS при просмотре загруженных данных.

 if st . session_state . df is not None :
        st . subheader ( "Peek into the uploaded dataframe:" )
    st . write ( st . session_state . df . head ( 2 ))

with st . form ( "Question" ):
        question = st . text_area ( "Question" , value = "" , help = "Enter your queries here" )
    answer = st . text_area ( "Answer" , value = "" )
    submitted = st . form_submit_button ( "Submit" )
    if submitted :
                with st . spinner ():
                        llm = OpenAI ( api_token = st . session_state . openai_key )
            pandas_ai = PandasAI ( llm )
            x = pandas_ai . run ( st . session_state . df , prompt = question )

            fig = plt . gcf ()
            fig , ax = plt . subplots ( figsize = ( 10 , 6 ))
            plt . tight_layout ()
            if fig . get_axes () and fig is not None :
                                st . pyplot ( fig )
                fig . savefig ( "plot.png" )
            st . write ( x )
            st . session_state . prompt_history . append ( question )
            response_history . append ( x )  # Append the response to the list
            st . session_state . response_history = response_history

Пандасай - Обзор

Pandas AI - это библиотека Python, которая добавляет генеративных возможностей искусственного интеллекта Pandas, популярного инструмента анализа данных и манипуляций. Pandasai [Pandasai] (https://github.com/gventuri/pandas-ai) стремится сделать разговоры Pandas DataFrames, позволяя вам задавать вопросы о ваших данных и вернуть ответы в форме естественного человеческого языка.

Для быстрого обзора просмотрите приведенную ниже иллюстрацию: (Все кредиты и авторские права зарезервированы для Pandas AI)

Приведенный выше код вернет следующее:

` 6 Canada 7 Australia 1 United Kingdom 3 Germany 0 United States Name: country, dtype: object `

Конечно, вы также можете попросить Пандасай выполнить более сложные запросы. Например, вы можете попросить Пандасай найти сумму ВВП двух самых несчастных стран:

Приведенный выше код вернет следующее:

` 19012600725504 `

` # Output: Olivia `

Сотрудничество

Любые вклад наиболее приветствуются! Приложение Guipandasai по -прежнему находится в большой работе. Пожалуйста, не стесняйтесь открыть запрос на тягу.

Лицензия

Настоящим дается разрешение, бесплатно, любому лицу, получающему копию этого программного обеспечения и связанные с ними файлы документации («Программное обеспечение»), чтобы иметь дело в программном обеспечении без ограничений, включая, без ограничения, права на использование, копирование, изменение, объединение, публикацию, распределение, сублиценность и/или продавать копии программного обеспечения и разрешения лиц, на которые программное обеспечение подходит для того, чтобы поступить так, чтобы поступить на следующие условия: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: к следующим условиям: на следующие условия: к следующим условиям: на следующие условия: на следующие условия.

Вышеуказанное уведомление об авторском праве и это уведомление о разрешении должно быть включено во все копии или существенные части программного обеспечения.

Программное обеспечение предоставляется «как есть», без гарантии любого рода, явного или подразумеваемого, включая, помимо прочего, гарантии товарной пригодности, пригодности для определенной цели и несоответствия. Ни в коем случае авторы или владельцы авторских прав не будут нести ответственность за любые претензии, убытки или другую ответственность, будь то в действии контракта, деликт или иным образом, возникающие из или в связи с программным обеспечением или использованием или другими сделками в программном обеспечении. © 2023 Github, Inc.