pandas-ai

# PandasAI PandasAI एक Python लाइब्रेरी है जो आपके डेटा से प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछना आसान बनाती है। यह गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा के साथ अधिक स्वाभाविक तरीके से बातचीत करने में मदद करती है, और तकनीकी उपयोगकर्ताओं को डेटा के साथ काम करते समय समय और प्रयास बचाने में मदद करती है। ## आरंभ करना पूर्ण दस्तावेज़ [docs.pandas-ai.com](https://docs.pandas-ai.com/) पर उपलब्ध है। ### Python आवश्यकताएँ Python संस्करण `3.8+ <=3.11` ### स्थापना pip के साथ स्थापित करें: ```bash pip install pandasai pip install pandasai-litellm ``` या poetry के साथ: ```bash poetry add pandasai poetry add pandasai-litellm ``` ### उपयोग #### प्रश्न पूछें ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM # अपने OpenAI मॉडल के साथ LiteLLM आरंभ करें llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY") # PandasAI को इस LLM का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करें pai.config.set({ "llm": llm }) # अपना डेटा लोड करें df = pai.read_csv("data/companies.csv") response = df.chat("What is the average revenue by region?") print(response) ``` आप अधिक जटिल प्रश्न पूछ सकते हैं: ```python df.chat( "What is the total sales for the top 3 countries by sales?" ) ``` आउटपुट: `The total sales for the top 3 countries by sales is 16500.` #### चार्ट विज़ुअलाइज़ करें PandasAI चार्ट उत्पन्न कर सकता है: ```python df.chat( "Plot the histogram of countries showing for each one the gdp. Use different colors for each bar", ) ``` #### एकाधिक DataFrames एकाधिक dataframes पास करें और उनसे संबंधित प्रश्न पूछें: ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY") pai.config.set({"llm": llm}) employees_data = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Emma', 'Liam', 'Olivia', 'William'], 'Department': ['HR', 'Sales', 'IT', 'Marketing', 'Finance'] } salaries_data = { 'EmployeeID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000, 5500] } employees_df = pai.DataFrame(employees_data) salaries_df = pai.DataFrame(salaries_data) pai.chat("Who gets paid the most?", employees_df, salaries_df) ``` आउटपुट: `Olivia gets paid the most.` #### Docker सैंडबॉक्स सुरक्षित, अलग कोड निष्पादन के लिए PandasAI को Docker सैंडबॉक्स में चलाएं: ```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="YOUR_OPENAI_API_KEY") pai.config.set({"llm": llm}) sandbox = DockerSandbox() sandbox.start() # ... dataframes बनाएं ... pai.chat("Who gets paid the most?", employees_df, salaries_df, sandbox=sandbox) sandbox.stop() ``` अधिक उदाहरण [examples](examples) निर्देशिका में हैं। ## लाइसेंस PandasAI MIT expat लाइसेंस के अंतर्गत उपलब्ध है, सिवाय `pandasai/ee` निर्देशिका के जिसका अपना लाइसेंस है। अनुरोध पर प्रबंधित PandasAI Cloud या स्व-होस्टेड एंटरप्राइज़ ऑफ़रिंग उपलब्ध है। ## संसाधन - [दस्तावेज़](https://docs.pandas-ai.com/) - [उदाहरण](examples) - [Discord](https://discord.gg/KYKj9F2FRH) ## योगदान योगदान का स्वागत है! बकाया मुद्दों की जाँच करें और पुल अनुरोध खोलने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। [योगदान दिशानिर्देश](CONTRIBUTING.md) देखें।