PandasAI 是一个开源项目，旨在为 Pandas 库添加人工智能功能，使用户能够通过自然语言与数据进行交互。以下是关于 PandasAI 的详细介绍：

一、核心功能

1. ‌增强的数据分析能力‌：PandasAI 扩展了 Pandas 的核心功能，使其能够处理更复杂的数据分析任务，包括数据清洗、转换、探索性数据分析和可视化等。
2. ‌智能数据操作‌：利用 AI 技术，PandasAI 能够智能识别用户意图并提供相应的数据操作建议，帮助用户更高效地处理和分析数据。
3. ‌多格式数据支持‌：PandasAI 支持多种数据格式，如 Excel、Parquet 和 Polars DataFrame 等，用户无需进行繁琐的格式转换即可直接处理和分析这些数据。

二、主要特性

1. ‌交互式聊天代理‌：PandasAI 提供了一个交互式聊天代理，用户可以通过自然语言与其交流，提出问题并获取答案。这个代理能够记住对话历史，提供上下文相关的回答，并支持澄清问题和解释决策过程。
2. ‌图表和可视化‌：用户可以通过自然语言请求生成图表和可视化，PandasAI 能够理解这些请求并生成相应的图表，如直方图、条形图等。此外，用户还可以自定义图表的保存路径。
3. ‌智能数据湖‌：PandasAI 允许用户使用 SmartDatalake 来管理和分析多个数据框架，使处理大规模数据集变得更加容易，并提高数据集成和分析效率。
4. ‌技能扩展‌：用户可以为 PandasAI 的代理添加额外的技能，如数据可视化和报告生成等。这些技能可以通过定义函数并将其添加到代理中来实现。
5. ‌API 集成‌：PandasAI 提供了 API 接口，用户可以通过获取 API 密钥并将其配置到环境中来使用 PandasAI 的功能，方便在不同应用程序和服务中集成。
6. ‌上下文保留‌：PandasAI 的聊天代理能够在整个对话过程中保留上下文，提供连贯和相关的回答，使交流更加自然和高效。
7. ‌代码生成和解释‌：PandasAI 不仅能够回答问题，还能提供生成这些答案的代码，并解释这些代码的工作原理，这对理解和学习数据分析技术非常有帮助。

三、使用场景

PandasAI 适用于需要简化数据分析过程的各类用户，尤其是那些不熟悉 SQL 或 Python 的用户。即使是经验丰富的数据科学家，PandasAI 也能通过自动化许多重复性任务，节省时间和精力。例如，用户可以使用 PandasAI 来合并多个数据框，并根据自然语言提示进行复杂的数据分析，在几秒钟内完成原本需要花费数分钟的数据处理任务。

四、安装与部署

PandasAI 可以通过 pip 或 poetry 等包管理工具进行安装。安装完成后，用户可以在 Jupyter 笔记本、Streamlit 应用或其他 Python 环境中使用 PandasAI。此外，PandasAI 还支持部署为 REST API，方便在不同应用程序和服务中集成。

五、开源与社区

PandasAI 是一个开源项目，用户可以在 GitHub 上找到其源代码和文档。同时，PandasAI 社区也积极欢迎用户贡献代码、提出建议和反馈问题，共同推动项目的发展。

自然语言生成图表

PandasAI 可以通过自然语言生成图表，使用户能够更直观地探索和理解数据。以下是如何使用 PandasAI 生成图表的基本步骤和示例：

安装和配置 PandasAI

1. ‌安装 PandasAI‌：

   pip install pandasai

2. ‌获取 API 密钥‌（如果需要连接到 OpenAI 或其他 LLM 服务）：

   • 注册并获取 OpenAI API 密钥或其他所需服务的 API 密钥。

3. ‌配置环境‌（可选，根据需要设置 API 密钥）：

   • 在代码中配置 LLM，例如使用 OpenAI：

     from pandasai.llm import OpenAI
     llm = OpenAI(api_token="your-openai-api-key")
     

使用 PandasAI 生成图表

1. ‌导入库‌：

   import pandas as pd
   from pandasai import SmartDataframe
   

2. ‌加载数据‌：

   • 假设你有一个 CSV 文件 data.csv，可以使用 Pandas 加载数据：

     df = pd.read_csv('data.csv')

3. ‌初始化 PandasAI‌：

   • 创建 SmartDataframe 对象，可以选择配置 LLM：

     pandas_ai = SmartDataframe(df, config={"llm": None}) # 如果不需要 LLM，可以传入 None

4. ‌生成图表‌：

   • 使用自然语言提示请求生成图表。例如，假设你想生成一个柱状图：

     prompt = "生成一个柱状图，显示每个类别的销售额。"
     result = pandas_ai.run(df, prompt=prompt)
     

   • PandasAI 将解析提示并尝试生成相应的图表。生成的图表通常会以图像形式展示，或者你可以配置以保存为文件。

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示如何使用 PandasAI 生成图表：

import pandas as pd
from pandasai import SmartDataframe
# 如果需要使用 OpenAI，取消以下注释并填入你的 API 密钥
# from pandasai.llm import OpenAI
# llm = OpenAI(api_token="your-openai-api-key")

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 初始化 PandasAI
# 如果不需要 LLM，可以将 config 中的 llm 设置为 None
# pandas_ai = SmartDataframe(df, config={"llm": llm})  # 使用 OpenAI
pandas_ai = SmartDataframe(df, config={"llm": None})  # 不使用 LLM

# 生成图表
prompt = "生成一个柱状图，显示每个类别的销售额。"
result = pandas_ai.run(df, prompt=prompt)

# 显示或保存结果（结果处理取决于 PandasAI 的具体实现，可能需要查看文档或源码了解如何获取生成的图表）
# 通常情况下，PandasAI 会尝试直接展示图表，或者你可以配置它以保存图表到文件

注意事项

• ‌数据格式‌：确保你的数据格式正确，并且与提示中的要求相匹配。
• ‌LLM 配置‌：如果你不需要使用 LLM（例如 OpenAI）来增强自然语言处理，可以将 llm 配置为 None。
• ‌图表展示‌：生成的图表展示方式可能取决于 PandasAI 的具体实现和配置。在某些情况下，你可能需要查看 PandasAI 的文档或源码，了解如何获取和展示生成的图表。
• ‌环境依赖‌：确保你的 Python 环境中安装了所有必要的依赖项，包括 Pandas 和 PandasAI 及其相关库。