PandasAI Come Usare

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PandasAI è una libreria Python open-source che integra capacità di intelligenza artificiale generativa in pandas, consentendo un'analisi dei dati conversazionale e la generazione di intuizioni attraverso query in linguaggio naturale.
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Cos'è PandasAI
Caratteristiche di PandasAI e Casi d'Uso

Come usare PandasAI

Installa PandasAI: Installa PandasAI usando pip: pip install pandasai
Importa le librerie richieste: Importa pandas, PandasAI e l'LLM OpenAI: import pandas as pd; from pandasai import PandasAI; from pandasai.llm.openai import OpenAI
Imposta la chiave API di OpenAI: Imposta la tua chiave API di OpenAI: OPENAI_API_KEY = 'la-tua-chiave-api-qui'
Inizializza l'LLM: Inizializza l'LLM OpenAI: llm = OpenAI(api_token=OPENAI_API_KEY)
Crea un'istanza di PandasAI: Crea un'istanza di PandasAI con l'LLM: pandas_ai = PandasAI(llm)
Carica i tuoi dati: Carica i tuoi dati in un DataFrame pandas: df = pd.read_csv('i_tuoi_dati.csv')
Fai domande: Usa il metodo run per fare domande sui tuoi dati: result = pandas_ai.run(df, prompt='La tua domanda qui')
Genera visualizzazioni: Chiedi a PandasAI di creare grafici: pandas_ai.run(df, prompt='Traccia un istogramma della colonna X')
Lavora con più DataFrame: Passa più DataFrame a PandasAI per analisi più complesse: pandas_ai.run([df1, df2], prompt='Confronta i dati di entrambi i DataFrame')
Esamina e interpreta i risultati: Esamina l'output di PandasAI, che può includere risposte testuali, riepiloghi dei dati o visualizzazioni

FAQ di PandasAI

PandasAI è una libreria Python open-source che integra capacità di intelligenza artificiale generativa in pandas, consentendo agli utenti di interagire e analizzare i dataframe utilizzando query in linguaggio naturale. Traduce il linguaggio naturale in codice Python e query SQL per eseguire compiti di analisi dei dati.

Tendenze del traffico mensile di PandasAI

PandasAI ha registrato un calo del 15,6% nel traffico, raggiungendo 42.322 visite. Mentre non ci sono aggiornamenti diretti per PandasAI, il potenziale spostamento verso Java per le applicazioni AI aziendali e la disponibilità di alternative più veloci e scalabili come Polars e DuckDB potrebbero aver contribuito a questa diminuzione delle visite.

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