Python Pandas は、Python プログラミング用のデータ操作および分析機能を提供するオープンソース ツールキットです。このライブラリは、データ サイエンティストやアナリストにとって不可欠なツールとなっています。構造化データ (シリーズとデータフレーム) を管理する効率的な方法を提供します。
人工知能の分野では、Pandas は機械学習および深層学習プロセスの前処理ステップでよく使用されます。データのクリーニング、再形成、マージ、集計を行うことで、Pandas は生のデータ セットを、人工知能アルゴリズムに入力できる構造化されたすぐに使用できる 2 次元テーブルに変換できます。
PandasAI は Pandas を会話ツールに変換します。データについて質問すると、Pandas データフレームの形式で回答します。
たとえば、列値が 5 より大きい DataFrame 内のすべての行を返すように PandasAI に依頼すると、これらの行のみを含む DataFrame が返されます。
<code>import pandas as pd from pandasai import PandasAI # Sample DataFrame df = pd.DataFrame({ "country": ["United States", "United Kingdom", "France", "Germany", "Italy", "Spain", "Canada", "Australia", "Japan", "China"], "gdp": [21400000, 2940000, 2830000, 3870000, 2160000, 1350000, 1780000, 1320000, 516000, 14000000], "happiness_index": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0] }) # Instantiate a LLM from pandasai.llm.openai import OpenAI llm = OpenAI() pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')</code>
結果を返すだけでなく、グラフを生成することもできます:
<code>pandas_ai.run( df, "Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar", )</code>
pip でインストールする限り使用できます:
<code>pip install pandasai</code>
ただし、pandasai を使用する場合は、openai の言語モデルを呼び出すことができるように、openai API キーを入力する必要があります:
次に、使用する前にインポートし、API キーを入力して使用します。
<code>#Import pandas and pandas-ai import pandas as pd from pandasai import PandasAI # Instantiating my llm using OpenAI API key. from pandasai.llm.openai import OpenAI # OpenAI llm = OpenAI(api_token="YOUR_OPENAI_API_KEY")</code>
パンダの特性により、 csv ファイルを処理できるだけでなく、pgsql などのリレーショナル データベースに接続することもできます:
<code># creating the uri and connecting to database pg_conn = "postgresql://YOUR URI HERE" #Query sql database query = """ SELECT * FROM table_name """ #Create dataframe named df df = pd.read_sql(query,pg_conn)</code>
その後、上記のコードのように、直接通信することができます:
<code># Using pandas-ai! pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here)</code>
以上がPandas-ai: ChatGPT テクノロジーを統合した、インタラクティブなデータ処理の新しい方法。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。