De la cuenta oficial: Data STUDIO
Python Pandas es un conjunto de herramientas de código abierto que proporciona capacidades de análisis y manipulación de datos para la programación de Python. Esta biblioteca se ha convertido en una herramienta imprescindible para los científicos y analistas de datos. Proporciona una forma eficiente de administrar datos estructurados (Series y DataFrame).
En el campo de la inteligencia artificial, Pandas se usa a menudo como un paso de preprocesamiento en procesos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Al proporcionar limpieza, remodelación, fusión y agregación de datos, Pandas puede convertir conjuntos de datos sin procesar en tablas bidimensionales estructuradas y listas para usar que se pueden incorporar a algoritmos de inteligencia artificial.
Dirección del proyecto: https://github.com/gventuri/pandas-ai
Instale Pandas AI usando pip
pip install pandasaiUse OpenAI para importar PandasAI
En el siguiente paso, importaremos la biblioteca pandasai que instalamos anteriormente y luego importaremos la función LLM (Modelo de lenguaje grande). A partir de mayo de 2023, pandasai solo admite modelos OpenAI, que usaremos para comprender los datos.
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": [19294482071552, 2891615567872, 2411255037952, 3435817336832, 1745433788416, 1181205135360, 1607402389504, 1490967855104, 4380756541440, 14631844184064],
"happiness_index": [6.94, 7.16, 6.66, 7.07, 6.38, 6.4, 7.23, 7.22, 5.87, 5.12]
})
# Instantiate a LLM
from pandasai.llm.openai import OpenAI
llm = OpenAI(api_token="your_API_key")
pandas_ai = PandasAI(llm)
pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')6 Canada
7 Australia
1 United Kingdom
3 Germany
0 United States
Name: country, dtype: objectPara usar la API de OpenAI, debe generar su propia clave de API única.
Por las características de pandas, no solo podemos procesar archivos csv, sino también conectarnos a bases de datos relacionales, como pgsql:
# 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)Entonces, como el código anterior, podemos hablar con él directamente:
# Using pandas-ai!
pandas_ai = PandasAI(llm)
pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here)Por supuesto, también puede dejar que PandasAI realice consultas más complejas. Por ejemplo, se le puede pedir a PandasAI que sume el PIB de los 2 países menos felices:
pandas_ai.run(df, prompt='What is the sum of the GDPs of the 2 unhappiest countries?')El código anterior devolverá lo siguiente:
19012600725504También puedes pedirle a PandasAI que dibuje:
pandas_ai.run(
df,
"Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar",
)
por fin
ChatGPT, Pandas son herramientas poderosas que, cuando se combinan, pueden revolucionar la forma en que interactuamos y analizamos los datos. ChatGPT, con sus capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, permite interacciones más intuitivas con los datos, similares a las de los humanos. Y PandasAI puede mejorar la experiencia de análisis de datos de Pandas. Al convertir tareas complejas de manipulación de datos en consultas simples de lenguaje natural, PandasAI facilita a los usuarios extraer información valiosa de los datos sin escribir mucho código.
Esta es una nueva forma de programar para aquellos que aún no están familiarizados con las operaciones/transformaciones de Python o pandas. No necesitamos programar la tarea que desea realizar, solo hable con el agente de IA, dígale explícitamente el resultado deseado, y el agente convertirá este mensaje en un código interpretable por computadora y devolverá el resultado.
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