pandas gpt

pandas-gpt

Mejore su flujo de trabajo de ciencia de datos con ChatGPT.

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pandas-gpt es una biblioteca de Python para hacer casi cualquier cosa con un DataFrame de pandas usando indicaciones de ChatGPT.

Instalación

pip install pandas-gpt

Establezca la variable de entorno OPENAI_API_KEY en su clave API de OpenAI o utilice el siguiente fragmento de código:

 import openai
openai . api_key = '' 

Ejemplos

Los ejemplos de configuración y uso están disponibles en este cuaderno de Google Colab .

 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 )

Otros anfitriones

Si desea utilizar un host de API diferente, como el servicio Azure OpenAI:

 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': '',
}

Alternativas

• GitHub Copilot: finalización de código de uso general (suscripción paga)
• Bosquejo: resumen de datos impulsado por IA y sugerencias de código (funciona sin una clave API)

Descargo de responsabilidad

Tenga en cuenta que las limitaciones de ChatGPT también se aplican a esta biblioteca. Recomendaría usar pandas-gpt en un entorno de espacio aislado como Google Colab, Kaggle o GitPod.