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# PandasAI PandasAI é uma biblioteca Python que facilita fazer perguntas aos seus dados em linguagem natural. Ela ajuda usuários não técnicos a interagir com seus dados de forma mais natural e ajuda usuários técnicos a economizar tempo e esforço ao trabalhar com dados. ## Primeiros Passos A documentação completa está disponível em [docs.pandas-ai.com](https://docs.pandas-ai.com/). ### Requisitos de Python Versão do Python `3.8+ <=3.11` ### Instalação Instale com pip: ```bash pip install pandasai pip install pandasai-litellm ``` Ou com poetry: ```bash poetry add pandasai poetry add pandasai-litellm ``` ### Uso #### Faça Perguntas ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM # Inicialize o LiteLLM com seu modelo OpenAI llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="SUA_CHAVE_OPENAI_API") # Configure o PandasAI para usar este LLM pai.config.set({ "llm": llm }) # Carregue seus dados df = pai.read_csv("data/companies.csv") response = df.chat("Qual é a receita média por região?") print(response) ``` Você pode fazer perguntas mais complexas: ```python df.chat( "Qual é o total de vendas para os 3 principais países por vendas?" ) ``` Saída: `O total de vendas para os 3 principais países por vendas é 16500.` #### Visualize Gráficos O PandasAI pode gerar gráficos: ```python df.chat( "Plote o histograma dos países mostrando para cada um o PIB. Use cores diferentes para cada barra", ) ``` #### Múltiplos DataFrames Passe múltiplos dataframes e faça perguntas relacionando-os: ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="SUA_CHAVE_OPENAI_API") 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("Quem recebe o maior salário?", employees_df, salaries_df) ``` Saída: `Olivia recebe o maior salário.` #### Docker Sandbox Execute o PandasAI em um sandbox Docker para execução de código segura e isolada: ```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="SUA_CHAVE_OPENAI_API") pai.config.set({"llm": llm}) sandbox = DockerSandbox() sandbox.start() # ... crie dataframes ... pai.chat("Quem recebe o maior salário?", employees_df, salaries_df, sandbox=sandbox) sandbox.stop() ``` Mais exemplos estão no diretório [examples](examples). ## Licença O PandasAI está disponível sob a licença MIT expat, exceto pelo diretório `pandasai/ee` que possui sua própria licença. PandasAI Cloud gerenciado ou oferta Enterprise auto-hospedada disponível mediante solicitação. ## Recursos - [Docs](https://docs.pandas-ai.com/) - [Examples](examples) - [Discord](https://discord.gg/KYKj9F2FRH) ## Contribuindo Contribuições são bem-vindas! Verifique os problemas pendentes e sinta-se à vontade para abrir um pull request. Veja as [diretrizes de contribuição](CONTRIBUTING.md).