PandasAI

Что такое PandasAI?

PandasAI — это инновационная платформа на Python, разработанная для революции в том, как вы взаимодействуете с вашими данными. Используя мощь больших языковых моделей (LLM), PandasAI делает анализ данных разговорным и доступным для всех пользователей, независимо от их технической подготовки. Прощайте, сложный код, и привет, интуитивно понятный интерфейс, где вы можете просто задавать вопросы о своих данных и получать полезные ответы на естественном языке.

Какие особенности у PandasAI?

• Разговорный анализ данных: Пользователи могут взаимодействовать со своими базами данных естественным и интуитивным способом. Просто задавая вопросы, вы можете получать инсайты и аналитику, не нужно писать сложные запросы.
• Поддержка нескольких форматов: PandasAI бесшовно взаимодействует с различными форматами данных, включая SQL базы данных, CSV файлы, pandas DataFrames, polars, MongoDB и другие NoSQL базы данных. Эта гибкость позволяет пользователям из различных сред использовать инструмент.
• Интеграция LLM: Платформа поддерживает продвинутые LLM, такие как GPT-3.5, GPT-4, модели Anthropic и VertexAI, что гарантирует, что пользователи получат точные и соответствующие ответы на свои запросы.
• Визуализация данных: С PandasAI вы можете автоматически создавать графики и визуализации, чтобы лучше понять ваши данные. Просто попросите о конкретном графике, и он будет создан всего с помощью нескольких команд.
• Обработка нескольких DataFrame: Пользователи могут запрашивать несколько DataFrame одновременно, позволяя выполнять сложный анализ данных, связанный с агрегированием или сравнением наборов данных бок о бок.
• Функции конфиденциальности: Для защиты конфиденциальной информации PandasAI включает в себя опцию обеспечения конфиденциальности, гарантируя, что анализируется только необходимая информация без раскрытия конфиденциальных деталей.

Какие характеристики у PandasAI?

• Пользовательский интерфейс: Разработанный как для технических, так и нетехнических пользователей, PandasAI преодолевает разрыв между сложным анализом данных и их легким доступом.
• Быстрое развертывание: Платформа может быть развернута без труда в различных средах, включая Jupyter notebooks, приложения Streamlit или даже в виде REST API через FastAPI или Flask.
• Надежность: С надежной архитектурой на базе Docker пользователи могут рассчитывать на бесперебойную работу как на локальных машинах, так и в облаке.
• Общинная поддержка: Существует активное сообщество вокруг PandasAI, предлагающее ресурсы, такие как документация, примеры структур и форумы для обсуждений по устранению неполадок и сотрудничеству.

Какие случаи использования PandasAI?

• Бизнес-аналитика: Компании могут использовать PandasAI для анализа данных о продажах, обратной связи от клиентов и операционных метрик, просто задавая вопросы, чтобы получить инсайты и улучшить принятие решений.
• Академические исследования: Исследователи могут быстро обрабатывать большие наборы данных, связанные с их исследованиями, и получать быстрые сводки, тренды и паттерны, значительно ускоряя процесс исследования.
• Финансовый анализ данных: Финансовые аналитики могут использовать инструмент для изучения потоков доходов, паттернов расходов и рыночных трендов, что позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения.
• Отчетность по данным: Создавайте информативные отчеты, запрашивая данные и автоматически визуализируя результаты, упрощая процесс отчетности без необходимости манипуляции с данными.
• Подготовка данных для машинного обучения: Аналитики данных могут быстро получить инсайты о наборах данных и подготовить данные для дальнейшего анализа в задачах машинного обучения, улучшая общие рабочие процессы.

Как использовать PandasAI?

1. Установка: Чтобы начать, клонируйте репозиторий и перейдите в каталог проекта:

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

2. Запуск платформы: Запустите сервис, используя:

   docker-compose up
   

   После запуска получите доступ к клиентскому интерфейсу по адресу http://localhost:3000.

3. Основное использование: Импортируйте библиотеку PandasAI, установите ваш API-ключ и инициализируйте агента с вашими данными:

   import os
   import pandas as pd
   from pandasai import Agent
   
   # Пример DataFrame
   sales_by_country = pd.DataFrame({
       "country": ["Соединенные Штаты", "Великобритания", "Франция", "Германия", "Италия", "Испания", "Канада", "Австралия", "Япония", "Китай"],
       "revenue": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000]
   })
   
   os.environ["PANDASAI_API_KEY"] = "ВАШ_API_КЛЮЧ"
   
   agent = Agent(sales_by_country)
   print(agent.chat('Какие 5 стран с наибольшими продажами?'))
   

4. Расширенные запросы: Вы можете задавать сложные вопросы, касающиеся нескольких DataFrame:

   employees_data = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['Джон', 'Эмма', 'Лиам', 'Оливия', 'Уильям'], 
                      'Department': ['HR', 'Продажи', 'ИТ', 'Маркетинг', 'Финансы'] }
   
   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("Кто получает самую высокую зарплату?"))