PandasAI Como Fazer
PandasAI é uma biblioteca Python de código aberto que integra capacidades de IA generativa ao pandas, permitindo análise de dados conversacional e geração de insights por meio de consultas em linguagem natural.
Ver MaisComo Usar o PandasAI
Instalar o PandasAI: Instale o PandasAI usando pip: pip install pandasai
Importar bibliotecas necessárias: Importe pandas, PandasAI e o LLM da OpenAI: import pandas as pd; from pandasai import PandasAI; from pandasai.llm.openai import OpenAI
Configurar a chave da API da OpenAI: Configure sua chave da API da OpenAI: OPENAI_API_KEY = 'sua-chave-api-aqui'
Inicializar o LLM: Inicialize o LLM da OpenAI: llm = OpenAI(api_token=OPENAI_API_KEY)
Criar uma instância do PandasAI: Crie uma instância do PandasAI com o LLM: pandas_ai = PandasAI(llm)
Carregar seus dados: Carregue seus dados em um DataFrame do pandas: df = pd.read_csv('seus_dados.csv')
Fazer perguntas: Use o método run para fazer perguntas sobre seus dados: result = pandas_ai.run(df, prompt='Sua pergunta aqui')
Gerar visualizações: Peça ao PandasAI para criar gráficos: pandas_ai.run(df, prompt='Plote um histograma da coluna X')
Trabalhar com múltiplos dataframes: Passe múltiplos dataframes para o PandasAI para uma análise mais complexa: pandas_ai.run([df1, df2], prompt='Compare os dados de ambos os dataframes')
Revisar e interpretar resultados: Examine a saída do PandasAI, que pode incluir respostas em texto, resumos de dados ou visualizações
Perguntas Frequentes do PandasAI
PandasAI é uma biblioteca Python de código aberto que integra capacidades de IA generativa ao pandas, permitindo que os usuários interajam e analisem dataframes usando consultas em linguagem natural. Ela traduz linguagem natural em código Python e consultas SQL para realizar tarefas de análise de dados.
Tendências de Tráfego Mensal do PandasAI
O PandasAI teve uma queda de 15,6% no tráfego, atingindo 42.322 visitas. Embora não existam atualizações diretas para o PandasAI, a possível mudança para Java em aplicações empresariais de IA e a disponibilidade de alternativas mais rápidas e escaláveis como Polars e DuckDB podem ter contribuído para esta diminuição nas visitas.
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