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Pandas AI 是一个 Python 库，它为流行的数据分析和操作工具 Pandas 添加了生成式AI能力。 PandasAI旨在与 Pandas 结合使用，而不是它的替代品。

使用如下命令安装pandas-ai：

pip install pandasai

1、快速上手PandasAI

PandasAI 旨在与 Pandas 结合使用。 它使 Pandas 具有对话性，允许你以 Pandas DataFrames 的形式提出有关数据的问题并获得答案。

例如，你可以要求 PandasAI 查找 DataFrame 中列值大于 5 的所有行，它将返回仅包含这些行的 DataFrame：

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()

pandas_ai = PandasAI(llm)
pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')

上面的代码将返回以下内容：

6            Canada
7         Australia
1    United Kingdom
3           Germany
0     United States
Name: country, dtype: object

当然，你也可以让 PandasAI 进行更复杂的查询。 例如，你可以要求 PandasAI 求出 2 个最不幸福国家的 GDP 总和：

pandas_ai.run(df, prompt='What is the sum of the GDPs of the 2 unhappiest countries?')

上面的代码将返回以下内容：

19012600725504

也可以要求 PandasAI 画图：

pandas_ai.run(
    df,
    "Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar",
)

可以在examples目录中找到更多示例。

2、PandasAI环境变量

为了设置 LLM（Hugging Face Hub，OpenAI）的 API 密钥，你需要设置适当的环境变量。 可以通过将 .env.example 文件复制到 .env 来执行此操作：

cp .env.example .env

然后，编辑 .env 文件并设置适当的值。

或者，也可以将环境变量直接传递给 LLM 的构造函数：

# OpenAI
llm = OpenAI(api_token="YOUR_OPENAI_API_KEY")

# OpenAssistant
llm = OpenAssistant(api_token="YOUR_HF_API_KEY")

原文链接：PandasAI

BimAnt翻译整理，转载请标明出处