pandas-ai

# PandasAI PandasAI — это библиотека Python, которая упрощает задавание вопросов к вашим данным на естественном языке. Она помогает нетехническим пользователям взаимодействовать с данными более естественным способом, а техническим пользователям — экономить время и усилия при работе с данными. ## Начало работы Полная документация доступна на [docs.pandas-ai.com](https://docs.pandas-ai.com/). ### Требования к Python Версия Python `3.8+ <=3.11` ### Установка Установка с помощью pip: ```bash pip install pandasai pip install pandasai-litellm ``` Или с помощью poetry: ```bash poetry add pandasai poetry add pandasai-litellm ``` ### Использование #### Задавайте вопросы ```python import pandasai as pai from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM # Инициализация LiteLLM с вашей моделью OpenAI llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY") # Настройка PandasAI для использования этой LLM pai.config.set({ "llm": llm }) # Загрузка данных df = pai.read_csv("data/companies.csv") response = df.chat("Какова средняя выручка по регионам?") print(response) ``` Вы можете задавать более сложные вопросы: ```python df.chat( "Каков общий объем продаж для топ-3 стран по продажам?" ) ``` Вывод: `Общий объем продаж для топ-3 стран по продажам составляет 16500.` #### Визуализация графиков PandasAI может генерировать графики: ```python df.chat( "Построй гистограмму стран, показывающую для каждой ВВП. Используй разные цвета для каждого столбца", ) ``` #### Несколько DataFrame Передайте несколько dataframe и задавайте вопросы, связывающие их: ```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("Кто получает самую высокую зарплату?", employees_df, salaries_df) ``` Вывод: `Olivia получает самую высокую зарплату.` #### Docker Sandbox Запустите PandasAI в Docker-песочнице для безопасного и изолированного выполнения кода: ```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() # ... создание dataframe ... pai.chat("Кто получает самую высокую зарплату?", employees_df, salaries_df, sandbox=sandbox) sandbox.stop() ``` Больше примеров в директории [examples](examples). ## Лицензия PandasAI доступен под лицензией MIT expat, за исключением директории `pandasai/ee`, которая имеет собственную лицензию. Управляемый PandasAI Cloud или корпоративное предложение с самостоятельным размещением доступно по запросу. ## Ресурсы - [Документация](https://docs.pandas-ai.com/) - [Примеры](examples) - [Discord](https://discord.gg/KYKj9F2FRH) ## Вклад в проект Вклад приветствуется! Проверьте открытые вопросы и смело открывайте pull request. См. [руководство по внесению вклада](CONTRIBUTING.md).