Más allá de los tutoriales Aprendiendo análisis de datos con el agente de Pandas de LangChain
Explorando Pandas con el agente de LangChain más allá de los tutoriales de análisis de datos
Cómo aprovechar el agente Pandas de LangChain como tu copiloto.
Introducción
Pandas se ha convertido en la biblioteca Python de facto cuando se trata de procesamiento y análisis de datos debido a su rico API y su intuitiva estructura de datos. Sin embargo, todavía hay una curva de aprendizaje pronunciada para los principiantes que desean utilizar Pandas para el análisis de datos. Aunque existen numerosos tutoriales fantásticos de Pandas disponibles, nada supera aprender de un científico de datos experimentado.
Es aquí donde entra en juego el Agente Pandas de LangChain. Langchain es una biblioteca de Python que proporciona una interfaz estandarizada para interactuar con LLMs. El agente es un componente clave de Langchain. Puedes pensar en un agente como una entidad cuya inteligencia es alimentada por un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) y tiene acceso a un conjunto de herramientas para completar su tarea. El Agente Pandas de LangChain permite a los usuarios aprovechar el poder de los LLMs para realizar procesamiento y análisis de datos con Pandas. En este artículo, exploraremos cómo usar el Agente Pandas de Langchain para guiar un conjunto de datos.
Ejemplo
Pre-Requisitos
Aquí está la configuración que se utiliza para este ejemplo.
- Visual Studio Code
- Una clave de API de OpenAI
- Versión de Python 3.9
- Paquete de Python
tabulate==0.9.0langchain==0.0.259pandas==2.0.3openai==0.27.9
Datos
Utilizaremos un subconjunto del conjunto de datos de precios de viviendas de reventa de Singapur[1]. El conjunto de datos proporcionado por la Junta de Desarrollo de Viviendas muestra las transacciones de casas de reventa. Incluye información como el año-mes de la transacción, el tipo de piso, la ubicación, el tamaño del piso y el precio de reventa.
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En un archivo CSV separado, tenemos un atributo relacionado con la ciudad.
![Imagen del autor.](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*nb4HPfHWLF7UhRRjA7K_Jg.png)
Configuración
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