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# PandasAI PandasAI es una biblioteca de Python que facilita hacer preguntas a tus datos en lenguaje natural. Ayuda a usuarios no técnicos a interactuar con sus datos de manera más natural, y ayuda a usuarios técnicos a ahorrar tiempo y esfuerzo al trabajar con datos. ## Primeros Pasos La documentación completa está disponible en [docs.pandas-ai.com](https://docs.pandas-ai.com/). ### Requisitos de Python Versión de Python `3.8+ <=3.11` ### Instalación Instala con pip: ```bash pip install pandasai pip install pandasai-litellm ``` O con poetry: ```bash poetry add pandasai poetry add pandasai-litellm ``` ### Uso #### Hacer Preguntas ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM # Inicializa LiteLLM con tu modelo de OpenAI llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="TU_CLAVE_API_DE_OPENAI") # Configura PandasAI para usar este LLM pai.config.set({ "llm": llm }) # Carga tus datos df = pai.read_csv("data/companies.csv") respuesta = df.chat("¿Cuál es el ingreso promedio por región?") print(respuesta) ``` Puedes hacer preguntas más complejas: ```python df.chat( "¿Cuál es el total de ventas para los 3 países con mayores ventas?" ) ``` Salida: `El total de ventas para los 3 países con mayores ventas es 16500.` #### Visualizar Gráficos PandasAI puede generar gráficos: ```python df.chat( "Traza el histograma de países mostrando para cada uno el PIB. Usa diferentes colores para cada barra", ) ``` #### Múltiples DataFrames Pasa múltiples dataframes y haz preguntas que los relacionen: ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="TU_CLAVE_API_DE_OPENAI") pai.config.set({"llm": llm}) datos_empleados = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Emma', 'Liam', 'Olivia', 'William'], 'Department': ['HR', 'Sales', 'IT', 'Marketing', 'Finance'] } datos_salarios = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000, 5500] } empleados_df = pai.DataFrame(datos_empleados) salarios_df = pai.DataFrame(datos_salarios) pai.chat("¿Quién recibe el salario más alto?", empleados_df, salarios_df) ``` Salida: `Olivia recibe el salario más alto.` #### Sandbox de Docker Ejecuta PandasAI en un sandbox de Docker para una ejecución de código segura y aislada: ```bash pip install "pandasai-docker" ``` ```python import pandasai as pai from pandasai_docker import DockerSandbox from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="TU_CLAVE_API_DE_OPENAI") pai.config.set({"llm": llm}) sandbox = DockerSandbox() sandbox.start() # ... crea dataframes ... pai.chat("¿Quién recibe el salario más alto?", empleados_df, salarios_df, sandbox=sandbox) sandbox.stop() ``` Hay más ejemplos en el directorio [examples](examples). ## Licencia PandasAI está disponible bajo la licencia MIT expat, excepto el directorio `pandasai/ee` que tiene su propia licencia. PandasAI Cloud gestionado u Oferta Empresarial autoalojada disponible bajo petición. ## Recursos - [Docs](https://docs.pandas-ai.com/) - [Examples](examples) - [Discord](https://discord.gg/KYKj9F2FRH) ## Contribuciones ¡Las contribuciones son bienvenidas! Revisa los problemas pendientes y siéntete libre de abrir una solicitud de extracción. Consulta las [guías de contribución](CONTRIBUTING.md).