Oltre i tutorial Imparare l’analisi dei dati con l’agente di Pandas di LangChain
Imparare l'analisi dei dati con l'agente di Pandas di LangChain
Come sfruttare l’agente Pandas di LangChain come tuo copilota.
Introduzione
Pandas è diventata la libreria Python di riferimento per l’elaborazione e l’analisi dei dati grazie alla sua ricca API e alla sua intuitiva struttura dati. Tuttavia, c’è ancora una ripida curva di apprendimento per i principianti che vogliono utilizzare Pandas per l’analisi dei dati. Anche se ci sono numerosi tutorial fantastici su Pandas disponibili, niente batte l’apprendimento da parte di un esperto Data Scientist.
È qui che entra in gioco l’agente Pandas di LangChain. LangChain è una libreria Python che fornisce un’interfaccia standardizzata per interagire con LLM (Large Language Models). L’agente è un componente chiave di LangChain. Si può pensare a un agente come a un’entità la cui intelligenza è alimentata da un Large Language Model (LLM) e ha accesso a un insieme di strumenti per completare il suo compito. L’agente Pandas di LangChain consente agli utenti di sfruttare la potenza dei LLM per eseguire l’elaborazione e l’analisi dei dati con Pandas. In questo articolo, esploreremo come utilizzare l’agente Pandas di LangChain per guidare un dataset.
Esempio
Pre-Requisiti
Ecco la configurazione utilizzata per questo esempio.
- Visual Studio Code
- Una chiave API OpenAI
- Versione di Python 3.9
- Pacchetto Python
tabulate==0.9.0langchain==0.0.259pandas==2.0.3openai==0.27.9Dati
Utilizzeremo un subset del dataset dei prezzi delle abitazioni di Singapore[1]. Il dataset fornito dalla Housing Development Board mostra le transazioni delle case in vendita. Include informazioni come l’anno-mese della transazione, il tipo di appartamento, la posizione, la dimensione dell’appartamento e il prezzo di rivendita.
- Ricercatori di Inception, MBZUAI e Cerebras hanno reso open-source ‘Jais’ il più avanzato modello di linguaggio arabo al mondo.
- ANPR con YOLOV8
- Efficient Deep Learning Sfruttare il Potere della Compressione del Modello
In un file CSV separato, abbiamo un attributo relativo alla città.
