PandasAI

PandasAI เป็นแพลตฟอร์มภาษา Python ที่ทำให้การถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลของคุณในภาษาธรรมชาติเป็นเรื่องง่าย มันช่วยให้ผู้ใช้งานที่ไม่ใช่เทคนิคสามารถโต้ตอบกับข้อมูลของพวกเขาในแบบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น และช่วยให้ผู้ใช้งานเทคนิคประหยัดเวลาและความพยายามเมื่อทำงานกับข้อมูล

การติดตั้ง

คุณสามารถติดตั้ง PandasAI ผ่าน pip หรือ poetry

Pip

pip install pandasai

Poetry

poetry add pandasai

การใช้งาน

คุณสามารถใช้ PandasAI ใน Jupyter notebooks หรือ Streamlit apps หรือสามารถติดตั้งเป็น REST API เช่นด้วย FastAPI หรือ Flask

การถามคำถาม

คุณสามารถถามคำถามต่าง ๆ เช่น

import os
import pandas as pd
from pandasai import Agent
# Sample 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] })
# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://pandabi.ai (you can also configure it in your.env file)
os.environ["PANDASAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
agent = Agent(sales_by_country)
agent.chat('Which are the top 5 countries by sales?')```

## การสร้างกราฟ
คุณยังสามารถให้ PandasAI สร้างกราฟให้คุณได้
```python
agent.chat( "Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar", )```

## หลาย DataFrames
คุณสามารถส่งหลาย DataFrames ไปยัง PandasAI และถามคำถามที่เกี่ยวข้องกับพวกมัน
```python
import os
import pandas as pd
from pandasai import Agent
employees_data = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Emma', 'Liam', 'Olivia', 'William'], 'Department': ['HR', 'Sales', 'IT', 'Marketing', 'Finance'] }
salaries_data = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000, 5500] }
employees_df = pd.DataFrame(employees_data)
salaries_df = pd.DataFrame(salaries_data)
# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://pandabi.ai (you can also configure it in your.env file)
os.environ["PANDASAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
agent = Agent([employees_df, salaries_df])
agent.chat("Who gets paid the most?")```

## ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
ในการสร้างโค้ด Python เพื่อใช้งาน เราเลือกตัวอย่างจาก DataFrame บางส่วน เราเปลี่ยนให้เป็นแบบสุ่ม (ใช้การสร้างแบบสุ่มสำหรับข้อมูลที่เป็นความลับและการสลับสำหรับข้อมูลที่ไม่เป็นความลับ) และส่งเฉพาะหัวของข้อมูลที่เป็นแบบสุ่มไปยัง LLM หากคุณต้องการเพิ่มความปลอดภัย คุณสามารถสร้าง PandasAI ด้วย `enforce_privacy = True` ซึ่งจะไม่ส่งหัว (แต่เพียงชื่อคอลัมน์) ไปยัง LLM

## แหล่งข้อมูล
สำหรับเอกสารประกอบแบบครบถ้วน คุณสามารถดูได้ที่นี่ คุณยังสามารถดูตัวอย่างในไดเรกทอรี่ examples และเข้าร่วมการสนทนากับชุมชนและทีม PandasAI ผ่าน Discord