pandas ai下載pandas ai源代碼下載

pandas ai

其他源碼

v2.4.0

下載

Pandasai是一個Python平台，可以輕鬆以自然語言向您的數據提出問題。它可以幫助非技術用戶以更自然的方式與數據進行交互，並幫助技術用戶在處理數據時節省時間和精力。

部署Pandasai

Pandasai可以通過多種方式使用。您可以在Jupyter筆記本或簡化應用程序中輕鬆使用它，也可以將其部署為REST API，例如使用FastAPI或Flask。

如果您對託管Pandasai Cloud或我們的自我託管企業提供感興趣，請與我們聯繫。

？入門

您可以在此處找到Pandasai的完整文檔。

您可以決定在Jupyter筆記本電腦，簡化應用程序中使用Pandasai，也可以使用Repo中的客戶端和服務器體系結構。

☁️使用平台

Pandasai平台

？安裝

Pandasai平台使用Dockerized客戶端服務器架構。您將需要在計算機中安裝Docker。

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

運行平台

構建平台後，您可以運行以下操作：

docker-compose up

這將啟動客戶端和服務器，您可以通過http://localhost:3000訪問客戶端。

使用庫

？安裝

您可以使用Pip或Poetry安裝Pandasai庫。

與pip：

pip install pandasai

詩歌：

poetry add pandasai

？演示

您自己在瀏覽器中自己嘗試Pandasai庫：

用法

問問題

 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

或者您可以提出更多複雜的問題：

 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.

可視化圖表

您也可以要求Pandasai為您生成圖表：

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

多個數據范圍

您還可以將多個數據范圍傳遞給Pandasai，並提出有關它們的問題。

 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?" )