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PandasAI


介绍：

PandasAI 通过自然语言查询数据，简化了技术和非技术用户的数据交互。

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PandasAI

PandasAI 是一种 Python 平台，使用户可以用自然语言向自己的数据提问。这种平台不仅帮助非技术用户以更自然的方式与数据互动，还能为技术用户节省处理数据的时间和精力。

主要特点
  • 自然语言互动：允许用户用自然语言提问，而不是编写复杂的代码。
  • 图表生成：可以根据用户的指示生成数据图表。
  • 处理多个数据框（DataFrame）：支持处理多个数据源，并能跨数据源提问。
  • 隐私保护：提供隐私增强选项，确保数据处理的安全性。
使用场景
  • 数据探索：例如，业务分析师可以通过简单的自然语言命令获取销售数据的摘要、趋势等。
  • 报表生成：快速生成可视化的报表，方便管理层查看。
  • 教育领域：帮助学生学习数据科学和数据分析，无需深入编程。
  • 快速原型设计：在数据驱动的应用开发中，快速实现数据处理与展示。
部署与使用
部署平台

PandasAI 可通过 Docker 部署，以下是基本步骤：

git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/
cd pandas-ai
docker-compose build
docker-compose up

平台启动后，可在 http://localhost:3000 访问客户端。

使用库

PandasAI 也可以作为一个 Python 库使用，通过 pip 或 poetry 安装：

pip install pandasai

或

poetry add pandasai
开始使用

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 PandasAI 来与数据框互动：

import os
import pandas as pd
from pandasai import Agent

# 示例 DataFrame
sales_by_country = pd.DataFrame({
    "country": ["United States", "United Kingdom", "France", "Germany", "Italy", "Spain", "Canada", "Australia", "Japan", "China"],
    "revenue": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000]
})

# 设置 API Key
os.environ["PANDASAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

agent = Agent(sales_by_country)
response = agent.chat('Which are the top 5 countries by sales?')
print(response)

输出将会是：

China, United States, Japan, Germany, Australia

更多用法和示例可以参考官方文档和示例目录。

贡献与社区

PandasAI 非常欢迎社区贡献。如果有兴趣参与开发或提出问题，可以访问其 GitHub 页面 和 Discord 社区。

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