PandasAI Anleitung
PandasAI ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die generative KI-Funktionen in pandas integriert und eine konversationelle Datenanalyse sowie die Generierung von Erkenntnissen durch natürliche Sprachabfragen ermöglicht.
Mehr anzeigenWie verwendet man PandasAI
PandasAI installieren: Installieren Sie PandasAI mit pip: pip install pandasai
Benötigte Bibliotheken importieren: Importieren Sie pandas, PandasAI und das OpenAI LLM: import pandas as pd; from pandasai import PandasAI; from pandasai.llm.openai import OpenAI
OpenAI API-Schlüssel einrichten: Richten Sie Ihren OpenAI API-Schlüssel ein: OPENAI_API_KEY = 'your-api-key-here'
Das LLM initialisieren: Initialisieren Sie das OpenAI LLM: llm = OpenAI(api_token=OPENAI_API_KEY)
PandasAI-Instanz erstellen: Erstellen Sie eine PandasAI-Instanz mit dem LLM: pandas_ai = PandasAI(llm)
Laden Sie Ihre Daten: Laden Sie Ihre Daten in ein pandas DataFrame: df = pd.read_csv('your_data.csv')
Fragen stellen: Verwenden Sie die run-Methode, um Fragen zu Ihren Daten zu stellen: result = pandas_ai.run(df, prompt='Ihre Frage hier')
Visualisierungen generieren: Bitten Sie PandasAI, Diagramme zu erstellen: pandas_ai.run(df, prompt='Erstellen Sie ein Histogramm der Spalte X')
Mit mehreren DataFrames arbeiten: Übergeben Sie mehrere DataFrames an PandasAI für komplexere Analysen: pandas_ai.run([df1, df2], prompt='Vergleichen Sie Daten aus beiden DataFrames')
Ergebnisse überprüfen und interpretieren: Untersuchen Sie die Ausgabe von PandasAI, die Textantworten, Datenzusammenfassungen oder Visualisierungen enthalten kann
PandasAI FAQs
PandasAI ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die generative KI-Funktionen in pandas integriert und es Benutzern ermöglicht, mit Datenrahmen über natürliche Sprachabfragen zu interagieren und diese zu analysieren. Es übersetzt natürliche Sprache in Python-Code und SQL-Abfragen, um Datenanalyseaufgaben durchzuführen.
PandasAI Monatliche Traffic-Trends
PandasAI verzeichnete einen 15,6%igen Rückgang des Traffics auf 42.322 Besuche. Während es keine direkten Updates für PandasAI gibt, könnten die potenzielle Verlagerung zu Java für KI-Anwendungen im Unternehmensbereich und die Verfügbarkeit schnellerer, besser skalierbarer Alternativen wie Polars und DuckDB zu diesem Rückgang der Besuche beigetragen haben.
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