Au-delà des tutoriels Apprendre l’analyse de données avec l’agent Pandas de LangChain

Apprendre l'analyse de données avec Pandas de LangChain

Comment utiliser l’agent Pandas de LangChain comme votre co-pilote.

Introduction

Pandas est devenu la bibliothèque Python de référence en matière de traitement et d’analyse de données en raison de son API riche et de sa structure de données intuitive. Cependant, il existe encore une courbe d’apprentissage abrupte pour les débutants qui souhaitent utiliser Pandas pour l’analyse de données. Bien qu’il existe de nombreux tutoriels fantastiques sur Pandas disponibles, rien ne vaut l’apprentissage auprès d’un Data Scientist expérimenté.

C’est là qu’intervient l’agent Pandas de LangChain. LangChain est une bibliothèque Python qui fournit une interface standardisée pour interagir avec les LLM (Large Language Models). L’agent est un composant clé de LangChain. Vous pouvez considérer un agent comme une entité dont l’intelligence est alimentée par un modèle de langage large (LLM) et qui dispose d’un ensemble d’outils pour accomplir sa tâche. L’agent Pandas de LangChain permet aux utilisateurs d’exploiter la puissance des LLM pour effectuer le traitement et l’analyse de données avec Pandas. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser l’agent Pandas de LangChain pour guider un ensemble de données.

Exemple

Prérequis

Voici la configuration utilisée pour cet exemple.

• Visual Studio Code
• Une clé d’API OpenAI
• Version Python 3.9
• Package Python

tabulate==0.9.0langchain==0.0.259pandas==2.0.3openai==0.27.9

Données

Nous utiliserons un sous-ensemble de l’ensemble de données sur les prix de revente des logements à Singapour[1]. L’ensemble de données fourni par le Housing Development Board montre les transactions de logements revendus. Il comprend des informations telles que l’année et le mois de la transaction, le type de logement, l’emplacement, la taille du logement et le prix de revente.

• Des chercheurs d’Inception, de MBZUAI et de Cerebras ont ouvert en open source Jais le modèle de langage arabe le plus avancé au monde.
• ANPR avec YOLOV8
• Apprentissage profond efficace libérer la puissance de la compression de modèle

Dans un fichier CSV séparé, nous avons un attribut lié à la ville.

Configuration

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