Pandas-ai: ChatGPT テクノロジーを統合した、インタラクティブなデータ処理の新しい方法。
Python Pandas は、Python プログラミング用のデータ操作および分析機能を提供するオープンソース ツールキットです。このライブラリは、データ サイエンティストやアナリストにとって不可欠なツールとなっています。構造化データ (シリーズとデータフレーム) を管理する効率的な方法を提供します。
人工知能の分野では、Pandas は機械学習および深層学習プロセスの前処理ステップでよく使用されます。データのクリーニング、再形成、マージ、集計を行うことで、Pandas は生のデータ セットを、人工知能アルゴリズムに入力できる構造化されたすぐに使用できる 2 次元テーブルに変換できます。
pandas-ai の概要
PandasAI は Pandas を会話ツールに変換します。データについて質問すると、Pandas データフレームの形式で回答します。
たとえば、列値が 5 より大きい DataFrame 内のすべての行を返すように PandasAI に依頼すると、これらの行のみを含む DataFrame が返されます。
<code>import pandas as pd from pandasai import PandasAI # Sample DataFrame df = pd.DataFrame({ "country": ["United States", "United Kingdom", "France", "Germany", "Italy", "Spain", "Canada", "Australia", "Japan", "China"], "gdp": [21400000, 2940000, 2830000, 3870000, 2160000, 1350000, 1780000, 1320000, 516000, 14000000], "happiness_index": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0] }) # Instantiate a LLM from pandasai.llm.openai import OpenAI llm = OpenAI() pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Which are the 5 happiest countries?')</code>
結果を返すだけでなく、グラフを生成することもできます:
<code>pandas_ai.run( df, "Plot the histogram of countries showing for each the gpd, using different colors for each bar", )</code>
インストールと使用
pip でインストールする限り使用できます:
<code>pip install pandasai</code>
ただし、pandasai を使用する場合は、openai の言語モデルを呼び出すことができるように、openai API キーを入力する必要があります:
次に、使用する前にインポートし、API キーを入力して使用します。
<code>#Import pandas and pandas-ai import pandas as pd from pandasai import PandasAI # Instantiating my llm using OpenAI API key. from pandasai.llm.openai import OpenAI # OpenAI llm = OpenAI(api_token="YOUR_OPENAI_API_KEY")</code>
パンダの特性により、 csv ファイルを処理できるだけでなく、pgsql などのリレーショナル データベースに接続することもできます:
<code># creating the uri and connecting to database pg_conn = "postgresql://YOUR URI HERE" #Query sql database query = """ SELECT * FROM table_name """ #Create dataframe named df df = pd.read_sql(query,pg_conn)</code>
その後、上記のコードのように、直接通信することができます:
<code># Using pandas-ai! pandas_ai = PandasAI(llm) pandas_ai.run(df, prompt='Place your prompt here)</code>
最後に
#ChatGPT と Pandas は、組み合わせるとデータの操作方法や分析方法を完全に変えることができる強力なツールです。 ChatGPT は、高度な自然言語処理機能により、より直観的に人間のようなデータ操作を可能にします。 PandasAI は、Pandas データ分析エクスペリエンスを強化できます。 PandasAI は、複雑なデータ操作タスクを単純な自然言語クエリに変換することで、ユーザーが大規模なコードを記述することなく、データから貴重な洞察を簡単に抽出できるようにします。 これは、Python や pandas の操作/変換にまだ慣れていない人のための、プログラミングへの新しいアプローチです。実行したいタスクをプログラムする代わりに、AI エージェントに話しかけて、望む結果を正確に伝えるだけで、エージェントはこのメッセージをコンピューターが解釈可能なコードに変換して結果を返します。以上がPandas-ai: ChatGPT テクノロジーを統合した、インタラクティブなデータ処理の新しい方法。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
