Pandasai是一个Python平台，可以轻松以自然语言向您的数据提出问题。它可以帮助非技术用户以更自然的方式与数据进行交互，并帮助技术用户在处理数据时节省时间和精力。
?入门
您可以在此处找到Pandasai的完整文档。
您可以决定在Jupyter笔记本电脑，简化应用程序中使用Pandasai，也可以使用Repo中的客户端和服务器体系结构。
使用库
Python要求
Python版本3.8+ <3.12
?安装
您可以使用Pip或Poetry安装Pandasai库。
与pip：
=3.0.0b2"">
pip install " pandasai>=3.0.0b2 "诗歌：
=3.0.0b2"">
poetry add " pandasai>=3.0.0b2 "用法
问问题
import pandasai as pai
from pandasai_openai . openai import OpenAI
llm = OpenAI ( "OPEN_AI_API_KEY" )
pai . config . set ({
"llm" : llm
})
# Sample DataFrame
df = pai . 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 ]
})
df . chat ( 'Which are the top 5 countries by sales?' )China, United States, Japan, Germany, Australia
或者您可以提出更多复杂的问题：
df . 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.
可视化图表
您也可以要求Pandasai为您生成图表：
df . chat (
"Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar" ,
)多个数据范围
您还可以将多个数据范围传递给Pandasai，并提出有关它们的问题。
import pandasai as pai
from pandasai_openai . openai import OpenAI
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 ]
}
llm = OpenAI ( "OPEN_AI_API_KEY" )
pai . config . set ({
"llm" : llm
})
employees_df = pai . DataFrame ( employees_data )
salaries_df = pai . DataFrame ( salaries_data )
pai . chat ( "Who gets paid the most?" , employees_df , salaries_df )Olivia gets paid the most.
Docker Sandbox
您可以在Docker Sandbox中运行Pandasai，提供一个安全的隔离环境，以安全地执行代码并减轻恶意攻击的风险。
Python要求
pip install " pandasai-docker " 用法
import pandasai as pai
from pandasai_docker import DockerSandbox
from pandasai_openai . openai import OpenAI
# Initialize the sandbox
sandbox = DockerSandbox ()
sandbox . start ()
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 ]
}
llm = OpenAI ( "OPEN_AI_API_KEY" )
pai . config . set ({
"llm" : llm
})
employees_df = pai . DataFrame ( employees_data )
salaries_df = pai . DataFrame ( salaries_data )
pai . chat ( "Who gets paid the most?" , employees_df , salaries_df , sandbox = sandbox )
# Don't forget to stop the sandbox when done
sandbox . stop ()Olivia gets paid the most.
您可以在示例目录中找到更多示例。
执照
Pandasai可根据MIT外籍许可证获得，但该存储库的Pandasai/EE目录除外，该目录在此处具有其许可证。
如果您对托管Pandasai Cloud或自主企业提供感兴趣，请与我们联系。
资源
beta通知
版本V3目前正在Beta中。以下文档和示例反映了正在进行的功能和功能，并可能在最终版本之前发生变化。
- 综合文档的文档
- 示例示例笔记本
- 与社区和Pandasai团队讨论的不和谐
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下载源码
通过命令行克隆项目:
git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai.git