Pandasai: болтать с вашими данными, буквально

Pandasai: болтать с вашими данными, буквально

4 июня 2025 г.

Представьте, что вы можете задать ваш набор данных вопрос и получить умный, контекстный ответ-нет-не нужно написать линию SQL или падать через синтаксис Python. Это обещаниеПандасай, инструмент с открытым исходным кодом, который заставляет анализ данных ощущаться как случайный чат с другом, разыгрывающим данные.

В мире, где данные питают все, но не все говорят на своем языке, такие инструменты, как Pandasai, тихо революционны.


Проблема: электронные таблицы и сценарии все еще привратники

Даже с бумом мониторинга BI и инструментов с низким кодом, большая часть работы данных по-прежнему находится за стеной технических ноу-хау. Хотите рассчитать тенденции продаж в пяти наборах данных? Вам лучше знать, как присоединиться, фильтровать и разворачиваться в пандах - или иметь коллегу, который это делает.

Pandasai переворачивает этот скрипт, обертывая фреймы в уютном одеяле с большими языковыми моделями (LLMS). Это позволяет вам общаться с вашими данными на простом английском языке и получать визуальные, поддерживаемые кодом и даже многодатазитные ответы.


Что такое Пандасай?

Встроенный в Python и поддерживается людьми вSinaptik ai, Pandasai превращает ваши вопросы - например, «какая команда имела самые высокие расходы в прошлом квартале?» - в исполняемый код, используя пользовательский LLM под названием Bamboo, или, необязательно Openai, Deepseek, Claude и другие.

Это с открытым исходным кодом, легко подключить, и, благодаря какой-либо умной песочнице, безопасно для запуска даже в корпоративных средах.


Ядро: пять способностей, которые заставляют его щелкать

1. Спросите, и вы получите

Пандасай поворачивает это:

df[df['revenue'] > 5000].sort_values(by='revenue', ascending=False).head(3)

В это:

df.chat("Show the top 3 countries with revenue above $5000")

Под капотом он анализирует вашу подсказку, причинах через контекст, генерирует код Python и запускает его - все не показывая вам беспорядок (если вы не спрашиваете).

Пример:

import pandasai as pai

df = pai.DataFrame({
    "country": ["USA", "Canada", "Brazil", "Germany", "India"],
    "revenue": [6500, 4000, 7200, 4800, 5300]
})

pai.api_key.set("your-api-key")

print(df.chat("Which countries have revenue over 5000, sorted by amount?"))

2. Диаграммы без головной боли

Если вы когда -нибудь хотели бар -карту, но не могли вспомнитьplt.bar()Синтаксис, у Pandasai есть ваша спина:

df.chat("Plot a pie chart of revenue by country.")

Больше не нужно настраивать матплотлиб в течение нескольких часов - просто скажите, что вы хотите.


3. Многооснатная магия

Нужно задать вопросы в двух таблицах? Пандасай получает реляционный контекст.

employees = pai.DataFrame({
    "ID": [1, 2, 3],
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"]
})

salaries = pai.DataFrame({
    "ID": [1, 2, 3],
    "Salary": [70000, 65000, 72000]
})

employees.chat("What’s the average salary?")

Не требуется слияния, присоединения или клейкого кода. Это простоПолучает этоПолем


4. Безопасное выполнение песочницы

Для корпоративных пользователей Pandasai может запускать в песочнице, чтобы сгенерировать AI код не получал ничего, что не должен.

from pandasai_docker import DockerSandbox

sandbox = DockerSandbox()
sandbox.start()
# Run your analysis safely inside

Идеально подходит для того, когда «просто доверяйте ИИ», не вариант.


5. Cloud Collab FTW

Команды могут загружать наборы данных и анализировать их совместно через облачную платформу Pandasai. Вместо файлов excel вы получите общие знания с простым английским подсказом-демократизация анализа данных без больших лицензий или инструментов.


Начало работы в считанные минуты

Установить:

pip install "pandasai>=3.0.0b2"

Или с поэзией:

poetry add "pandasai>=3.0.0b2"

Необязательно для гибкости LLM:

pip install pandasai-litellm

Основная настройка:

import pandasai as pai

pai.api_key.set("your-api-key")

df = pai.read_csv("sales_data.csv")
df.chat("Which product category had the highest revenue last year?")

Используйте другой LLM:

from pandasai_litellm import LiteLLM
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"

Когда вы должны его использовать?

  • 📊 Деловые люди устали ждать в командах данных
  • 📚 Педагоги преподают концепции науки о данных
  • 🧪 Исследователи быстро исследуют закономерности
  • 🏢 Команды, желающие объединить наборы данных и понимания
  • 🤖 Хакеры создают прототипирование приложений данных Lightning-Fast

Предостережения и наблюдения

  • ⚠ Это может неверно истолковать неоднозначные подсказки
  • 🧠 Для сложной логики вам все еще может понадобиться традиционный код
  • 🔐 требует ключа API для большинства LLMS
  • 🐘 Большие наборы данных могут повлиять на производительность

Окончательные мысли: чат в данных DataFrames?

Если GPT был прорывом для разговорного ИИ, Pandasai может быть одинаковым для доступного анализа данных. Это не заменит вашу команду данных, но это абсолютно сделает их быстрее - и позволит другим присоединиться к вечеринке.

Если вы аналитик, разработчик или просто любопытный PM, стоит изучить. Ваши электронные таблицы будут вам благодарны.


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE