快来体验PandasAI数据分析，将Pandas和ChatGPT结合起来
Pandas AI：生成型AI Python库。在OpenAI的支持下，为数据科学家和分析师提供更简单的数据分析之路。
Pandas AI：生成型AI Python库。在OpenAI的支持下，为数据科学家和分析师提供更简单的数据分析之路。
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Pandas是一个开源工具包，它为数据科学家和分析师提供了使用Python数据操作和分析能力。Pandas库在机器学习和深度学习的预处理阶段非常流行。但现在有了AI的加持，你可以用它做更多事情。
本文介绍一个新的数据科学库——Pandas AI。一个将生成型AI能力整合到Pandas中的Python库，使数据帧架具有对话性。
什么是Pandas AI？
让数据帧具有对话性是什么意思？
正如其名，你可以与数据集进行对话，并得到快速响应。作为一名数据科学家或分析师，不需要再对着数据集进行无休止地浏览行和列。不过，Pandas AI并没有取代Pandas，它只是赋予了Pandas更强的能力！
数据科学家和分析师在分析阶段花费了大量的时间来清理数据。现在，他们将能够把数据分析提高到一个新的水平。数据专业人员研究不同的方法和流程，他们可以用这些方法和流程来最大程度地减少数据准备的时间，而现在他们可以使用Pandas AI。
PandasAI是与Pandas一起使用的，它不是Pandas的替代品。你可以向PandasAI提出有关数据集的问题，它将以Pandas DataFrames的形式返回答案，而不需要自己粗略地浏览和解决这些问题。
在OpenAI API的帮助下，Pandas AI旨在实现与机器进行虚拟对话以输出你想要的结果的目标，而不是必须自己编程完成任务。机器会用他们的语言输出结果 —— 机器可解释的代码（DataFrame）。
如何使用Pandas AI？
使用pip安装Pandas AI
pip install pandasai
使用OpenAI导入PandasAI
为了使用新的Pandas AI库，你需要一个OpenAI密钥。一旦在笔记本上启动后，你需要导入以下内容：
import pandas as pd
from pandasai import PandasAI
from pandasai.llm.openai import OpenAI
llm = OpenAI(api_token=your_API_key)
如果你没有独特的OpenAI API密钥，你可以在OpenAI平台上创建一个账户，并在这里创建一个API密钥。你将收到一个5美元的积分，可用于探索和试验API。
完成所有设置后，你就可以开始使用Pandas AI了。
在Dataframe上运行模型
首先，你需要将OpenAI模型运行到Pandas AI：
pandas_ai = PandasAI(openAImodel)
然后，你需要在dataframe上运行模型，该模型由两个参数组成，即你正在使用的dataframe和你想问的问题：
pandas_ai.run(df, prompt='the question you would like to ask?')
例如，你可能正在查看数据集，并对某一列值大于5的行感兴趣。你可以通过使用Pandas AI来执行此操作：
import pandas as pd
from pandasai import PandasAI
# 示例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]
})
# 实例化一个LLM
from pandasai.llm.openai import OpenAI
llm = OpenAI()
pandas_ai = PandasAI(llm)
pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')
它将返回一个DataFrame输出：
6 Canada
7 Australia
1 United Kingdom
3 Germany
0 United States
Name: country, dtype: object
它还具有执行更复杂查询的能力，例如数学计算和数据可视化。
如下是一个数据可视化的示例：
pandas_ai.run(
df,
"Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar",
)
数据可视化输出：
图片来源：PandasAI
Pandas AI推出并不久，团队仍在研究如何改进这个库。如果你想看看使用Pandas AI的演示，请观看下面这段视频：
，时长11:14
总结
尽管Pandas AI并不能取代Pandas，但它是一个可以提升工作流程的便捷工具。虽然你可以向Pandas AI询问有关数据集的问题，但你仍然需要精通编程，以便在库出现错误时进行纠正。
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《Pandas1.x实例精解》
《Pandas1.x实例精解》详细阐述了与Pandas相关的基本解决方案，主要包括Pandas基础，DataFrame基本操作，创建和保留DataFrame，开始数据分析，探索性数据分析，选择数据子集，过滤行，对齐索引，分组以进行聚合、过滤和转换，将数据重组为规整形式，组合Pandas对象，时间序列分析，使用Matplotlib、Pandas和Seaborn进行可视化，调试和测试等内容。此外，该书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。《Pandas1.x实例精解》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
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