PandasAI—让AI做数据分析

安装

pip install pandasai

!pip install --upgrade pandas pandasai

导入依赖项

复制代码
import pandas as pd

from pandasai import PandasAI

from pandasai.llm.openai import OpenAI

使用pandas创建一个数据框

复制代码
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]
})

实例化LLM

复制代码
OPENAI_API_KEY = "YOUR API KEY"
llm = OpenAI(api_token=OPENAI_API_KEY)

使用提供的大语言模型实例化PandasAI,并运行

复制代码
pandas_ai = PandasAI(llm, conversational=False)
pandas_ai.run(df, prompt='What are the 5 happiest countries')

图表展示

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

询问涉及多个数据框的问题

复制代码
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)

pandas_ai([employees_df, salaries_df], "Who gets paid the most?")
相关推荐
金幄科技2 分钟前
RAG第四篇:重排序 Rerank——粗召回之后,为什么还需要一次精排
人工智能·算法·ai·ai编程
前沿在线16 分钟前
2026世界机器人大会主论坛大咖观点(三)
人工智能·ai·大模型
蒸蒸yyyyzwd19 分钟前
AI软件开发面试gpt模拟学习笔记
人工智能·gpt·面试
格林威29 分钟前
C#图像分块处理:图像按行或按块(Tile)切分,多个 CPU 核心同时处理不同的区域
开发语言·图像处理·人工智能·机器学习·计算机视觉·c#·工业相机
晓天衡宇•评测社区35 分钟前
Qwen-Image-Bench 榜单更新:19 款文生图模型同榜评测,GPT Image 2 与 Qwen Image 3 Pro 领跑前 2
人工智能
Query*36 分钟前
Agent 开发之项目 AI Native 化:通过大模型与 RAG 赋予产品智能能力
java·人工智能·ai
智购科技自动贩卖机43 分钟前
自动售货机嵌入式系统Go语言开发实践:从资源受限设备到RTOS协程调度的工程化之路
大数据·linux·数据库·人工智能·yolo·架构·golang
Sinclair1 小时前
从神经网络到文件加密:一次关于 SIREN、ARX 与密码安全性的实验探索
人工智能·机器学习
阿里云大数据AI技术1 小时前
从三个月到两周:DataWorks Data Agent 重构信飞科技多国数仓交付链路
人工智能·agent
SelectDB1 小时前
2026 年 Apache Doris 和 StarRocks 怎么选?一篇更接近真实选型的对比
大数据·数据库·数据分析