PandasAI 使い方

PandasAIは、生成AI機能をpandasに統合し、自然言語クエリを通じて会話型データ分析とインサイト生成を可能にするオープンソースのPythonライブラリです
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PandasAIの使い方

PandasAIをインストールする: pipを使用してPandasAIをインストールします: pip install pandasai
必要なライブラリをインポートする: pandas、PandasAI、およびOpenAI LLMをインポートします: import pandas as pd; from pandasai import PandasAI; from pandasai.llm.openai import OpenAI
OpenAI APIキーを設定する: OpenAI APIキーを設定します: OPENAI_API_KEY = 'your-api-key-here'
LLMを初期化する: OpenAI LLMを初期化します: llm = OpenAI(api_token=OPENAI_API_KEY)
PandasAIインスタンスを作成する: LLMを使用してPandasAIインスタンスを作成します: pandas_ai = PandasAI(llm)
データをロードする: データをpandas DataFrameにロードします: df = pd.read_csv('your_data.csv')
質問をする: runメソッドを使用してデータに関する質問をします: result = pandas_ai.run(df, prompt='Your question here')
視覚化を生成する: PandasAIにチャートを作成するように依頼します: pandas_ai.run(df, prompt='Plot a histogram of column X')
複数のデータフレームで作業する: より複雑な分析のためにPandasAIに複数のデータフレームを渡します: pandas_ai.run([df1, df2], prompt='Compare data from both dataframes')
結果を確認し解釈する: PandasAIからの出力を確認します。出力にはテキスト応答、データの要約、または視覚化が含まれる場合があります

PandasAIのよくある質問

PandasAIは、生成的AI機能をpandasに統合するオープンソースのPythonライブラリであり、ユーザーが自然言語クエリを使用してデータフレームと対話し、分析できるようにします。自然言語をPythonコードとSQLクエリに翻訳してデータ分析タスクを実行します。

PandasAI の月間トラフィック傾向

PandasAIは、トラフィックが6.6%増加し、47.4Kのアクセス数を達成しました。最近の製品アップデートや市場ニュースがない中でのこの緩やかな成長は、継続的なユーザーの関心とデータ操作・分析におけるこのライブラリの重要性を反映していると考えられます。

過去のトラフィックを表示

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