Pandas AI 是一个 Python 库，它为流行的 Python 数据分析和操作工具 Pandas 库添加了生成人工智能功能，旨在与 Pandas 结合使用，而不是它的替代品。
Demo
安装
pip install pandasai
用法
PandasAI 旨在与 Pandas 结合使用。它使 Pandas 具有对话性，允许以 Pandas DataFrames 的形式提出有关数据的问题并获得答案。
例如，您可以要求 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": [21400000, 2940000, 2830000, 3870000, 2160000, 1350000, 1780000, 1320000, 516000, 14000000],
"happiness_index": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0]
})
# 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：
0 United States
6 Canada
7 Australia
1 United Kingdom
3 Germany
Name: country, dtype: object当然，你也可以让 PandasAI 进行更复杂的查询。例如，您可以要求 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：
14516000也可以请 PandasAI 画图：
pandas_ai.run(
df,
"Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar",
)
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前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、pandas是什么？ pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.数据操作 1.1 从csv中读取数据 import pandas as pd TaoBao = pd.read_csv("./taobao_da
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pandas qq:1328142689 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-acQvMHOG-1644136790387)(C:/Users/Administrator/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20220131014529434.png)] 使用时先导入Pandas import p
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本文主要针对Pandas处理数据之后，采用Pytorch处理数据的做法。 Pandas转torch train=torch.tensor(train.values)#将pandas转torch train=train.to(torch.float32)#将torch中的类型转化为float，因为有时pandas中格式不统一 构造多层神经网络 import torch import torch.n
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问题内容： 我正在尝试弄清楚如何在Python中使用MySQLdb库（我对这两个都是最好的新手）。 我在这里遵循代码，特别是： 我可以更改此代码以创建或删除表，但实际上无法提交它。它按预期返回值（即使更改表中的值，它也会更改为我期望的值）。 每次我使用PHPMyAdmin查看数据库时，都不会进行插入。如何将提交到数据库？ 问题答案： 您会忘记数据更改，默认情况下自动提交是禁用的： 用Python
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