Pandas gpt

pandas-gpt

Optimieren Sie Ihren Data-Science-Workflow mit ChatGPT.

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pandas-gpt ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie mithilfe von ChatGPT-Eingabeaufforderungen fast alles mit einem Pandas-DataFrame erledigen können.

Installation

pip install pandas-gpt

Legen Sie die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY auf Ihren OpenAI-API-Schlüssel fest oder verwenden Sie den folgenden Codeausschnitt:

 import openai
openai . api_key = '' 

Beispiele

Einrichtungs- und Verwendungsbeispiele finden Sie in diesem Google Colab-Notizbuch .

 import pandas as pd
import pandas_gpt

df = pd . DataFrame ( 'https://gist.githubusercontent.com/bluecoconut/9ce2135aafb5c6ab2dc1d60ac595646e/raw/c93c3500a1f7fae469cba716f09358cfddea6343/sales_demo_with_pii_and_all_states.csv' )

# Data transformation
df = df . ask ( 'drop purchases from Laurenchester, NY' )
df = df . ask ( 'add a new Category column with values "cheap", "regular", or "expensive"' )

# Queries
weekday = df . ask ( 'which day of the week had the largest number of orders?' )
top_10 = df . ask ( 'what are the top 10 most popular products, as a table' )

# Plotting
df . ask ( 'plot monthly and hourly sales' )
top_10 . ask ( 'horizontal bar plot with pastel colors' )

# Allow changes to original dataset
df . ask ( 'do something interesting' , mutable = True )

# Show source code before running
df . ask ( 'convert prices from USD to GBP' , verbose = True )

Andere Gastgeber

Wenn Sie einen anderen API-Host wie Azure OpenAI Service verwenden möchten:

 import openai
openai . api_type = 'azure'
openai . api_base = ''
openai . api_version = ''
openai . api_key = ''

import pandas_gpt
# pandas_gpt.model = '' # Default is 'gpt-3.5-turbo'
pandas_gpt . completion_config = {
  'engine' : '' ,
  # 'deployment_id': '',
}

Alternativen

• GitHub Copilot: Allgemeine Code-Vervollständigung (kostenpflichtiges Abonnement)
• Skizze: KI-gestützte Datenzusammenfassung und Codevorschläge (funktioniert ohne API-Schlüssel)

Haftungsausschluss

Bitte beachten Sie, dass die Einschränkungen von ChatGPT auch für diese Bibliothek gelten. Ich würde die Verwendung pandas-gpt in einer Sandbox-Umgebung wie Google Colab, Kaggle oder GitPod empfehlen.