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介绍 在生成式人工智能领域，最近出现了激增和突破，引起了数据领域的混乱。公司们正在努力看如何充分利用这些创新，例如ChatGPT。这将帮助任何企业获得竞争优势。一种全新的前沿创新是将一种名为“PandasAI”的GenAI驱动的数据分析库引入到常规Pandas库中。OpenAI已经做到了这一点。与生成式AI的其他领域不同，PandasAI将GenAI技术应用于分析工具Pandas。 顾名思义，它直接将人工智能应用于传统的Pandas库。Pandas库在数据领域中与Python一起在预处理和数据可视化等任务中变得非常流行，而这种创新使其变得更好。 学习目标 了解新的PandasAI 使用PandasAI进行对话查询 使用PandasAI绘制图表 介绍PandasAI及其后端（GenAI） 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 PandasAI是什么？ PandasAI是一个使用生成式AI模型在pandas中执行任务的Python库。它是一个集成生成式人工智能功能的库，使用提示工程使Pandas数据框具有对话功能。当我们提到Pandas时，我们会想到数据分析和处理。通过PandasAI，我们试图通过GenAI的帮助提高我们的Pandas的生产力。 为什么使用PandasAI？ 在生成式人工智能的帮助下，我们都需要给数据集提供对话提示。这带来了不需要学习或理解复杂代码的优势。数据科学家可以通过与数据集对话的方式查询数据集，使用自然的人类语言并获得结果。这样可以节省预处理和分析的时间。这是一个新的革命，程序员不需要编写代码，他们只需要说出他们的想法，然后看到他们的指令被执行。即使非技术人员也可以构建系统，而无需编写任何复杂的代码！ PandasAI如何工作？ 在我们看到如何使用PandasAI之前，让我们先看看它是如何工作的。我们在这里多次提到了“生成式人工智能”的术语。它作为实现PandasAI的技术。生成式人工智能（GenAI）是人工智能的一个子集，可以生成各种数据类型，包括文本、音频、视频、图片和3D模型。它通过识别已收集的数据中的模式并利用它们来创建新颖和独特的输出来实现这一目标。 另一个需要注意的是使用大型语言模型（LLMs）。PandasAI已经在LLMs上进行了训练，LLMs是由许多参数（数以千万甚至数十亿）组成的人工神经网络（ANN）模型。所有这些都有助于PandasAI背后的模型能够接受人类指令并在解释之前对其进行标记化处理。PandasAI还被设计用于处理LangChain模型，使构建LLM应用程序更加容易。 开始使用Pandas AI 现在让我们看看如何使用PandasAI。我们将看到两种使用PandasAI的方法。首先是使用LangChain模型，然后是直接实现。 使用LangChain模型 要使用LangChain模型，首先需要安装Langchain包： pip install langchain 然后我们可以实例化一个LangChain对象：…