pandas gpt

pandas-gpt

Dynamisez votre flux de travail de science des données avec ChatGPT.

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pandas-gpt est une bibliothèque Python permettant de faire presque tout avec un DataFrame pandas à l'aide des invites ChatGPT.

Installation

pip install pandas-gpt

Définissez la variable d'environnement OPENAI_API_KEY sur votre clé API OpenAI ou utilisez l'extrait de code suivant :

 import openai
openai . api_key = '' 

Exemples

Des exemples de configuration et d'utilisation sont disponibles dans ce bloc-notes 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 )

Autres hôtes

Si vous souhaitez utiliser un autre hôte d'API tel qu'Azure OpenAI Service :

 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': '',
}

Alternatives

• GitHub Copilot : complétion de code à usage général (abonnement payant)
• Sketch : synthèse des données et suggestions de code basées sur l'IA (fonctionne sans clé API)

Clause de non-responsabilité

Veuillez noter que les limitations de ChatGPT s'appliquent également à cette bibliothèque. Je recommanderais d'utiliser pandas-gpt dans un environnement sandbox tel que Google Colab, Kaggle ou GitPod.