PandasAI

Was ist PandasAI?

PandasAI ist eine innovative Python-Plattform, die darauf abzielt, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Sie mit Ihren Daten interagieren. Durch die Nutzung der Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) macht PandasAI die Datenanalyse konversational und für alle Benutzer zugänglich, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund. Verabschieden Sie sich von komplexem Programmieren und begrüßen Sie eine intuitive Schnittstelle, bei der Sie einfach Fragen zu Ihren Daten stellen und aussagekräftige Antworten in natürlicher Sprache erhalten können.

Was sind die Merkmale von PandasAI?

• Konversationale Datenanalyse: Benutzer können auf natürliche und intuitive Weise mit ihren Datenbanken interagieren. Indem Sie einfach Fragen stellen, können Sie Einblicke und Analysen abrufen, ohne komplexe Abfragen schreiben zu müssen.
• Unterstützung verschiedener Formate: PandasAI interagiert nahtlos mit verschiedenen Datenformaten, einschließlich SQL-Datenbanken, CSV-Dateien, pandas DataFrames, polars, MongoDB und anderen NoSQL-Datenbanken. Diese Flexibilität ermöglicht es Nutzern unterschiedlicher Hintergründe, das Tool zu verwenden.
• Integration von LLMs: Die Plattform unterstützt fortschrittliche LLMs wie GPT-3.5, GPT-4, Anthropic-Modelle und VertexAI und stellt sicher, dass die Benutzer genaue und kontextuell relevante Antworten auf ihre Anfragen erhalten.
• Datenvisualisierung: Mit PandasAI können Sie automatisch Diagramme und Visualisierungen erstellen, um Ihre Daten besser zu verstehen. Bitten Sie einfach um ein bestimmtes Diagramm, und es wird mit nur wenigen Befehlen erstellt.
• Bearbeitung mehrerer DataFrames: Benutzer können gleichzeitig mehrere DataFrames abfragen, was komplexe Datenanalysen ermöglicht, die das Aggregieren oder Vergleichen von Datensätzen nebeneinander beinhalten.
• Datenschutzfunktionen: Um vertrauliche Informationen zu schützen, bietet PandasAI eine Option zur Sicherstellung der Privatsphäre, sodass nur essentielle Daten analysiert werden, ohne vertrauliche Details offenzulegen.

Was sind die Eigenschaften von PandasAI?

• Benutzerfreundliche Schnittstelle: Entworfen für technische und nicht-technische Benutzer überbrückt PandasAI die Lücke zwischen komplexer Datenanalyse und einfacher Zugänglichkeit.
• Schnelle Bereitstellung: Die Plattform kann mühelos in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden, einschließlich Jupyter-Notebooks, Streamlit-Apps oder sogar als REST-API über FastAPI oder Flask.
• Zuverlässigkeit: Mit einer robusten Architektur auf Docker können Benutzer auf nahtlose Leistung zählen, egal ob auf lokalen Maschinen oder in der Cloud.
• Community-Support: Eine lebendige Community existiert rund um PandasAI und bietet Ressourcen wie Dokumentation, Beispiel-Frameworks und Diskussionsforen für Problemlösungen und Zusammenarbeit.

Was sind die Anwendungsfälle von PandasAI?

• Geschäftsanalyse: Unternehmen können PandasAI verwenden, um Verkaufsdaten, Kundenfeedback und Betriebskennzahlen zu analysieren, indem sie einfach Fragen stellen, um Einblicke zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Wissenschaftliche Forschung: Forscher können große Datensätze, die sich auf ihre Studien beziehen, schnell durchsehen und zeitnah Zusammenfassungen, Trends und Muster erhalten, was den Forschungsprozess erheblich beschleunigt.
• Finanzdatenanalyse: Finanzanalysten können das Tool nutzen, um Einnahmequellen, Ausgabemuster und Markttrends zu erkunden, was fundiertere Investitionsentscheidungen ermöglicht.
• Datenberichterstattung: Erstellen Sie informative Berichte, indem Sie Daten abfragen und Ergebnisse automatisch visualisieren, was den Berichtserstellungsprozess ohne Datentransformation vereinfacht.
• Vorbereitung von Machine Learning: Datenwissenschaftler können schnell Einblicke in Datensätze gewinnen und Daten für weitere Analysen in Machine Learning-Aufgaben vorbereiten, was die gesamte Arbeitsabläufe verbessert.

Wie benutzt man PandasAI?

1. Installation: Um zu beginnen, klonen Sie das Repository und wechseln Sie in das Projektverzeichnis:

   git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/
   cd pandas-ai
   docker-compose build
   

2. Ausführen der Plattform: Starten Sie den Dienst mit:

   docker-compose up
   

   Sobald die Plattform läuft, greifen Sie auf die Client-Oberfläche unter http://localhost:3000 zu.

3. Einfache Verwendung: Importieren Sie die PandasAI-Bibliothek, setzen Sie Ihren API-Schlüssel und initialisieren Sie einen Agenten mit Ihren Daten:

   import os
   import pandas as pd
   from pandasai import Agent
   
   # Beispiel DataFrame
   sales_by_country = pd.DataFrame({
       "country": ["Vereinigte Staaten", "Vereinigtes Königreich", "Frankreich", "Deutschland", "Italien", "Spanien", "Kanada", "Australien", "Japan", "China"],
       "revenue": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000]
   })
   
   os.environ["PANDASAI_API_KEY"] = "IHR_API_SCHLÜSSEL"
   
   agent = Agent(sales_by_country)
   print(agent.chat('Welche sind die Top 5 Länder nach Umsatz?'))
   

4. Erweiterte Abfragen: Sie können komplexe Fragen stellen, die mehrere DataFrames beinhalten:

   employees_data = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Emma', 'Liam', 'Olivia', 'William'], 
                      'Department': ['HR', 'Vertrieb', 'IT', 'Marketing', 'Finanzen'] }
   
   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)
   
   agent = Agent([employees_df, salaries_df])
   print(agent.chat("Wer wird am besten bezahlt?"))