PandasAI : une plateforme de dialogue pour l'analyse de données et la génération de graphiques en langage naturel

Introduction générale

PandasAI是一个基于Python的开源平台，旨在通过自然语言处理技术简化数据分析过程。使用户能够以对话的方式与数据库（如 SQL、CSV、pandas、polars、mongodb、noSQL 等）进行交互。该平台利用大型语言模型（如 GPT-3.5/4、Anthropic、VertexAI）和检索增强生成（RAG）技术，使数据分析变得更加直观和高效，适用于技术和非技术用户。

Liste des fonctions

• requête en langage naturel：通过自然语言提问，轻松获取数据分析结果。
• Visualisation des données：生成图表和图形，直观展示数据。
• 数据清洗：处理缺失值，提升数据质量。
• 特征生成：通过生成新特征，增强数据集。
• Prise en charge de plusieurs sources de données：连接CSV、XLSX、PostgreSQL、MySQL、BigQuery等多种数据源。
• Prise en charge de plusieurs modèles：集成GPT 3.5/4、Anthropic、VertexAI等多种语言模型。

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Installation de Docker ：确保您的机器上已安装Docker。
2. entrepôt de clones : Rungit clone https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai.
3. 构建平台 ：进入项目目录并运行docker-compose build.
4. Plate-forme de lancement : Rundocker-compose upet visiter ensuitehttp://localhost:3000.

使用PandasAI库

1. installateur : :
   • 使用pip：pip install pandasai
   • 使用poetry：poetry add pandasai
2. bibliothèque d'importation : :

import os
import pandas as pd
from pandasai import Agent

1. 创建数据框 : :

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]
})

1. Configuration de la clé API : :

os.environ["PANDASAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

1. 创建Agent并查询 : :

agent = Agent(sales_by_country)
response = agent.chat('Which are the top 5 countries by sales?')
print(response)

1. Générer des graphiques : :

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

使用PandasAI平台

1. Plateformes d'accès ：启动后访问http://localhost:3000.
2. Télécharger les données ：通过界面上传CSV或Excel文件。
3. requête en langage naturel ：在查询框中输入问题，例如“Which are the top 5 countries by sales?”。
4. Voir les résultats ：平台将返回查询结果，并可选择生成相应的图表。

PandasAI 适用于各种数据分析场景，无论是商业分析、学术研究还是个人项目。通过自然语言处理技术，用户可以轻松地从数据中获取有价值的信息，而无需编写复杂的代码。