企业官网建设流程全解析

怎么仿制一个网站,微信浏览为网站的缓存怎么清理,网站网址和域名,宣传册图片1. PandasAI简介 定义#xff1a;结合Pandas和AI的开源Python库核心功能#xff1a;使用自然语言进行数据查询和分析支持数据源#xff1a;CSV、XLSX、PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Databricks、Snowflake等 2. 主要特点 自然语言查询#xff1a;用日常语言提问数据问题数…1.PandasAI简介定义结合Pandas和AI的开源Python库核心功能使用自然语言进行数据查询和分析支持数据源CSV、XLSX、PostgreSQL、MySQL、BigQuery、Databricks、Snowflake等2.主要特点自然语言查询用日常语言提问数据问题数据可视化自动生成图表和图形数据清理处理缺失值问题特征生成提升数据质量多数据源连接支持多种数据库和文件格式3.技术架构工作原理 自然语言查询 → AI模型理解 → 转换为Python/SQL代码 → 与数据交互 → 返回结果4.环境安装步骤步骤1源码包下载与依赖管理使用Python 3.10.x版本从GitLab仓库下载源码对应01分支明确依赖版本以避免兼容性问题步骤2安装Python依赖安装PandasAI及相关依赖包需要修复官方代码中的bug文章中提到的配置生成式AI模型如OpenAI GPT步骤3运行Demo使用官方示例代码进行测试验证自然语言查询功能测试数据可视化和分析能力5.应用价值提升效率减少编写复杂查询和分析代码的时间降低门槛非技术人员也能进行数据分析全面功能涵盖数据探索、清洗、可视化、特征工程全流程6.技术资源官方文档https://docs.pandas-ai.comGitHub仓库https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai源码仓库GitLab作者提供的实例代码实际应用场景业务分析师快速生成报表和洞察数据科学家加速数据探索和预处理开发人员简化数据查询和分析流程产品经理直接与数据对话获取指标注意事项需要适当修复官方代码中的bug注意依赖版本兼容性需要配置有效的AI模型API如OpenAI这篇文章为初学者提供了完整的PandasAI入门指南从环境搭建到实际应用展示了如何利用AI技术简化传统的数据分析工作流程。PandasAI实战环境搭建与基本使用完整步骤详解步骤1环境准备与安装1.1 创建虚拟环境推荐# 使用condaconda create -n pandasai_envpython3.10conda activate pandasai_env# 或使用venvpython -m venv pandasai_env# Windowspandasai_env\Scripts\activate# Linux/Macsourcepandasai_env/bin/activate1.2 安装核心依赖# 基础包pipinstallpandas numpy matplotlib seaborn# PandasAIpipinstallpandas-ai# 如果需要使用OpenAI等大模型pipinstallopenai# 或使用本地模型pipinstalllangchain1.3 验证安装importpandasaspdimportpandasaiaspaiprint(fPandas版本:{pd.__version__})print(fPandasAI版本:{pai.__version__})步骤2准备测试DataFrameimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetime# 创建示例DataFramedefcreate_sample_dataframe():data{date:pd.date_range(start2024-01-01,periods30,freqD),city:[北京]*10[上海]*10[广州]*10,temperature:[2,3,1,4,2,3,5,6,4,3][8,9,10,8,7,9,11,10,8,9][18,19,20,21,22,20,19,21,22,23],humidity:[45,47,50,48,46,49,51,52,50,48][65,66,68,67,65,69,70,68,67,66][75,76,78,77,79,76,75,78,77,76],sales:[1000,1200,800,1500,900,1300,1400,1600,1100,1250][2000,2200,1800,2500,1900,2300,2400,2600,2100,2250][3000,3200,2800,3500,2900,3300,3400,3600,3100,3250],category:[A,B,A,C,B,A,C,B,A,C]*3}dfpd.DataFrame(data)# 添加一些缺失值df.loc[5,sales]Nonedf.loc[15,humidity]Nonedf.loc[25,temperature]Nonereturndf# 创建并查看数据dfcreate_sample_dataframe()print(数据形状:,df.shape)print(\n前5行数据:)print(df.head())print(\n数据基本信息:)print(df.info())print(\n描述性统计:)print(df.describe())步骤3配置PandasAI并创建MockLLMfrompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.llmimportOpenAIfrompandasai.llm.local_llmimportLocalLLMimportwarnings warnings.filterwarnings(ignore)# 方案1使用MockLLM用于测试classMockLLM:模拟LLM类返回预设的代码def__init__(self):self.history[]defcall(self,instruction:str,value:str,suffix:str):模拟LLM调用# 记录历史self.history.append({instruction:instruction,value:value,suffix:suffix})# 根据问题返回预设的pandas代码if前5行ininstructionor前5条ininstruction:returndf.head(5)elif统计信息ininstructionordescribeininstruction:returndf.describe()elif平均值ininstructionor平均温度ininstruction:if温度ininstruction:returndf[temperature].mean()elif湿度ininstruction:returndf[humidity].mean()elif销售额ininstruction:returndf[sales].mean()elif各城市ininstructionand平均温度ininstruction:returndf.groupby(city)[temperature].mean()elif缺失值ininstruction:returndf.isnull().sum()elif北京ininstructionand销售额ininstruction:returndf[df[city] 北京][sales].sum()elif折线图ininstructionor趋势ininstruction:return import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize(10, 6)) for city in df[city].unique(): city_data df[df[city] city] plt.plot(city_data[date], city_data[temperature], labelcity, markero) plt.title(各城市温度趋势) plt.xlabel(日期) plt.ylabel(温度(°C)) plt.legend() plt.grid(True) plt.xticks(rotation45) plt.tight_layout() plt.show() return plt else:# 默认返回前3行returndf.head(3)defchat(self,prompt:str):聊天接口returnself.call(prompt,,)# 方案2使用真实的OpenAI API需要API密钥# llm OpenAI(api_tokenyour-api-key-here)# 创建MockLLM实例mock_llmMockLLM()# 创建SmartDataframesdfSmartDataframe(df,config{llm:mock_llm,verbose:True})步骤4运行自然语言查询defrun_queries(smart_df):运行一系列自然语言查询queries[显示数据的前5行,给我数据的统计信息,计算平均温度是多少,计算各城市的平均温度,查看数据中的缺失值情况,计算北京的销售额总和,绘制各城市温度变化趋势的折线图]results{}fori,queryinenumerate(queries,1):print(f\n{*50})print(f查询{i}:{query})print(-*30)try:# 执行查询resultsmart_df.chat(query)results[query]result# 显示结果ifisinstance(result,pd.DataFrame):print(result.to_string())elifisinstance(result,pd.Series):print(result.to_string())elifhasattr(result,show):# 如果是matplotlib对象print(已生成图表)# 在实际环境中可以保存图表# result.savefig(fchart_{i}.png)else:print(f结果:{result})exceptExceptionase:print(f查询失败:{e})results[query]f错误:{e}returnresults# 运行查询resultsrun_queries(sdf)步骤5高级功能演示defadvanced_features_demo():演示PandasAI的高级功能print(\n*60)print(高级功能演示)print(*60)# 1. 数据清理示例print(\n1. 数据清理 - 处理缺失值)print(原始数据缺失情况:)print(df.isnull().sum())# 使用PandasAI进行数据清理模拟clean_query清理数据中的缺失值用平均值填充print(f\n执行查询:{clean_query})# 在实际PandasAI中这会生成相应的清理代码# 2. 特征工程示例print(\n2. 特征工程 - 创建新特征)feature_query创建一个新特征temp_category根据温度分类低温(10)、中温(10-20)、高温(20)print(f执行查询:{feature_query})# 手动实现以演示defcategorize_temp(temp):ifpd.isna(temp):return未知eliftemp10:return低温eliftemp20:return中温else:return高温df[temp_category]df[temperature].apply(categorize_temp)print(新增特征后的数据前5行:)print(df[[date,city,temperature,temp_category]].head())# 3. 数据聚合分析print(\n3. 数据聚合分析)agg_query按城市和温度类别统计平均销售额print(f执行查询:{agg_query})agg_resultdf.groupby([city,temp_category])[sales].mean()print(agg_result)# 4. 时间序列分析print(\n4. 时间序列分析 - 计算7天移动平均)ts_query计算每个城市销售额的7天移动平均值print(f执行查询:{ts_query})# 演示代码df.set_index(date,inplaceTrue)forcityindf[city].unique():city_salesdf[df[city]city][sales]ma_7city_sales.rolling(window7).mean()print(f{city}的7天移动平均销售额:{ma_7.dropna().iloc[-1]iflen(ma_7.dropna())0else数据不足})df.reset_index(inplaceTrue)returndf# 运行高级功能演示enhanced_dfadvanced_features_demo()步骤6实际应用场景示例defreal_world_scenarios():实际应用场景演示print(\n*60)print(实际应用场景示例)print(*60)# 场景1销售数据分析print(\n场景1: 销售数据分析)sales_scenarios[哪个月份的销售额最高,哪个城市的平均销售额最高,按类别分析销售额分布,找出销售额最高的3天]forscenarioinsales_scenarios:print(f\n问题:{scenario})# 在实际PandasAI中可以直接用自然语言查询# result sdf.chat(scenario)# print(f答案: {result})# 场景2气象数据分析print(\n场景2: 气象数据分析)weather_scenarios[哪个城市的温度波动最大,温度和湿度之间有什么关系,预测未来3天的温度趋势,找出异常的温度值]forscenarioinweather_scenarios:print(f\n问题:{scenario})# 场景3业务报告生成print(\n场景3: 自动生成业务报告)report_query 生成一份数据分析报告包括 1. 总体销售情况概览 2. 各城市表现对比 3. 温度对销售的影响分析 4. 主要发现和建议 print(f\n报告生成请求:{report_query})print(\n模拟报告内容:)print(-*40)print(数据分析报告)print(-*40)print(1. 总体销售情况:)print(f 总销售额:{df[sales].sum():,.0f}元)print(f 平均日销售额:{df[sales].mean():,.0f}元)print(f 销售天数:{df[date].nunique()}天)print(\n2. 各城市表现对比:)city_salesdf.groupby(city)[sales].sum()forcity,salesincity_sales.items():print(f{city}:{sales:,.0f}元)print(\n3. 温度对销售的影响:)temp_sales_corrdf[temperature].corr(df[sales])print(f 温度与销售额的相关系数:{temp_sales_corr:.3f})print(\n4. 主要发现和建议:)print( - 上海和广州的销售额明显高于北京)print( - 温度与销售额呈正相关关系)print( - 建议在温度较高的季节加大营销力度)# 运行应用场景演示real_world_scenarios()步骤7完整示例代码整合# 完整的示例代码defcomplete_demo(): PandasAI完整演示 包含环境检查、数据准备、查询执行和结果展示 print(PandasAI 完整演示)print(*60)try:# 1. 环境检查print(1. 检查环境...)importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasaiimportSmartDataframeprint( ✓ 环境检查通过)# 2. 创建数据print(\n2. 创建示例数据...)dfcreate_sample_dataframe()print(f ✓ 创建了包含{len(df)}行数据的DataFrame)# 3. 初始化PandasAIprint(\n3. 初始化PandasAI...)mock_llmMockLLM()sdfSmartDataframe(df,config{llm:mock_llm,verbose:False})print( ✓ PandasAI初始化完成)# 4. 执行示例查询print(\n4. 执行自然语言查询...)print(\n示例查询1: 显示前3行数据)result1sdf.chat(显示前3行数据)print(result1)print(\n示例查询2: 计算平均销售额)result2sdf.chat(计算平均销售额)print(f平均销售额:{result2})print(\n示例查询3: 按城市分组统计平均温度)result3sdf.chat(按城市分组统计平均温度)print(result3)print(\n✓ 演示完成)return{dataframe:df,smart_dataframe:sdf,results:{前3行数据:result1,平均销售额:result2,各城市平均温度:result3}}exceptImportErrorase:print(f✗ 导入错误:{e})print(请确保已安装必要的包:)print(pip install pandas pandas-ai numpy)returnNoneexceptExceptionase:print(f✗ 发生错误:{e})returnNone# 运行完整演示demo_resultscomplete_demo()ifdemo_results:print(\n*60)print(演示总结)print(*60)print(f1. 数据规模:{len(demo_results[dataframe])}行 ×{len(demo_results[dataframe].columns)}列)print(f2. 成功执行查询数:{len(demo_results[results])})print(f3. 使用的列:{list(demo_results[dataframe].columns)})print(\n您可以使用以下方式继续探索:)print( sdf.chat(您的自然语言问题))print(\n例如:)print( sdf.chat(哪天的销售额最高))print( sdf.chat(绘制温度分布直方图))print( sdf.chat(按星期分析销售趋势))关键要点总结1.核心优势自然语言接口无需编写复杂的Pandas代码智能分析自动生成分析代码和可视化降低门槛业务人员可直接与数据对话2.使用建议# 最佳实践# 1. 明确问题question分析2024年1月各城市的销售趋势# 2. 逐步细化sub_questions[计算各城市1月总销售额,比较各城市日均销售额,绘制销售额趋势图]# 3. 验证结果forqinsub_questions:resultsdf.chat(q)print(f问题:{q})print(f结果:{result}\n)3.注意事项MockLLM仅用于测试生产环境需要真实的LLM复杂查询可能需要多次交互结果需要人工验证准确性注意数据隐私和安全4.下一步学习接入真实LLMOpenAI、本地模型等学习高级数据连接功能探索自定义函数和插件了解性能优化技巧这个完整的示例展示了PandasAI从环境搭建到实际应用的全过程。通过MockLLM模拟您可以在本地环境中体验PandasAI的自然语言查询能力为后续接入真实AI模型打下基础。PandasAI进阶实战深入学习路径详解4. 下一步学习详细指南4.1 接入真实LLMOpenAI、本地模型等4.1.1 接入OpenAI API# 安装必要的包# pip install openai pandasai python-dotenvimportosfromdotenvimportload_dotenvfrompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.llmimportOpenAIimportpandasaspd# 1. 配置API密钥load_dotenv()# 从.env文件加载环境变量# 方法1使用环境变量os.environ[OPENAI_API_KEY]your-api-key-here# 方法2直接配置llmOpenAI(api_tokensk-your-openai-api-key,modelgpt-4,# 或 gpt-3.5-turbotemperature0.7,max_tokens1000,timeout120,# 请求超时时间)# 2. 创建数据集data{产品:[手机,平板,电脑,手表,耳机]*4,季度:[Q1]*5[Q2]*5[Q3]*5[Q4]*5,销售额:[10000,8000,15000,5000,3000]*4,成本:[6000,5000,10000,3000,1800]*4,地区:[华东,华南,华北,华西,华中]*4}dfpd.DataFrame(data)# 3. 创建SmartDataframesdfSmartDataframe(df,config{llm:llm,verbose:True,# 显示详细日志save_logs:True,# 保存日志enable_cache:True,# 启用缓存max_retries:3# 最大重试次数})# 4. 使用真实LLM进行查询queries[计算每个产品的平均销售额,哪个季度的总销售额最高,绘制各产品销售额的柱状图,计算每个产品的利润率销售额-成本/销售额,分析各地区的销售表现并给出建议]fori,queryinenumerate(queries,1):print(f\n查询{i}:{query})print(-*50)try:resultsdf.chat(query)ifhasattr(result,__repr__):print(result)else:print(查询完成)exceptExceptionase:print(f查询失败:{str(e)})# 5. 高级配置示例advanced_config{llm:OpenAI(api_tokenyour-api-key,modelgpt-4,temperature0.3,# 更确定的输出max_tokens2000,top_p0.9,frequency_penalty0.1,presence_penalty0.1,),conversational:True,# 启用对话模式memory:True,# 启用记忆功能custom_prompts:{data_visualization:请为以下数据创建可视化图表{prompt}},custom_whitelisted_dependencies:[seaborn,plotly]}4.1.2 接入本地开源模型使用Ollama# 安装必要包# pip install ollama langchain pandasaifrompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.llmimportOllamaimportpandasaspd# 1. 确保Ollama服务正在运行# 在终端运行ollama serve# 下载模型ollama pull llama2 或 ollama pull mistral# 2. 配置本地LLMlocal_llmOllama(modelllama2,# 或 mistral, codellamabase_urlhttp://localhost:11434,# Ollama默认地址temperature0.7,max_tokens2000,# 可选设置自定义提示模板custom_prompt_template 你是一个数据分析助手。用户会给你一个DataFrame和一些查询。 请用Python代码回答问题。 数据信息 {df_head} 用户查询{query} 请生成合适的代码 )# 3. 准备数据dfpd.read_csv(your_data.csv)# 或从其他源加载# 4. 创建SmartDataframesdf_localSmartDataframe(df,config{llm:local_llm,verbose:True,enforce_privacy:True,# 隐私模式不发送数据到外部use_error_correction_framework:True# 使用错误纠正框架})# 5. 测试查询try:resultsdf_local.chat(数据的基本统计信息是什么)print(result)exceptExceptionase:print(f错误:{e})4.1.3 使用多模型切换frompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.llmimportOpenAI,Ollama,HuggingFaceLLMimportpandasaspdclassMultiModelManager:多模型管理器def__init__(self):self.models{}self.current_modelNonedefregister_model(self,name,llm_instance):注册模型self.models[name]llm_instancedefswitch_model(self,name):切换模型ifnameinself.models:self.current_modelself.models[name]returnTruereturnFalsedefget_model(self,nameNone):获取模型ifname:returnself.models.get(name)returnself.current_model# 初始化管理器managerMultiModelManager()# 注册多个模型manager.register_model(openai_gpt4,OpenAI(api_tokenyour-key,modelgpt-4))manager.register_model(openai_gpt3,OpenAI(api_tokenyour-key,modelgpt-3.5-turbo))manager.register_model(local_llama,Ollama(modelllama2,base_urlhttp://localhost:11434))# 根据需求切换模型dfpd.DataFrame({A:[1,2,3],B:[4,5,6]})# 使用GPT-4处理复杂查询manager.switch_model(openai_gpt4)sdf_gpt4SmartDataframe(df,config{llm:manager.get_model()})complex_resultsdf_gpt4.chat(进行时间序列预测分析)# 使用本地模型处理简单查询manager.switch_model(local_llama)sdf_localSmartDataframe(df,config{llm:manager.get_model()})simple_resultsdf_local.chat(计算平均值)4.2 学习高级数据连接功能4.2.1 连接多种数据库# 安装必要包# pip install pandasai[sql] sqlalchemy psycopg2-binary pymysqlfrompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.connectorsimport(SQLConnector,PostgreSQLConnector,MySQLConnector,SnowflakeConnector,BigQueryConnector)importpandasaspd# 1. PostgreSQL连接postgres_connectorPostgreSQLConnector(config{host:localhost,port:5432,database:your_database,username:your_username,password:your_password,table:sales_data,# 或使用SQL查询# query: SELECT * FROM sales WHERE date 2024-01-01})# 2. MySQL连接mysql_connectorMySQLConnector(config{host:localhost,port:3306,database:your_db,username:root,password:password,table:customer_data})# 3. Snowflake连接snowflake_connectorSnowflakeConnector(config{account:your_account,username:your_username,password:your_password,database:your_database,schema:your_schema,warehouse:your_warehouse,role:your_role,table:large_dataset})# 4. 通用SQL连接器generic_connectorSQLConnector(config{connection_string:postgresql://user:passwordlocalhost/dbname,table:your_table})# 5. 创建SmartDataframe并查询connectorpostgres_connector# 选择要使用的连接器sdf_dbSmartDataframe(connector,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),verbose:True})# 自然语言查询数据库queries[显示最近30天的销售记录,计算每个地区的总销售额,找出销售额最高的10个产品,分析销售趋势并预测下个月销售额]forqueryinqueries:print(f\n查询:{query})try:resultsdf_db.chat(query)ifisinstance(result,pd.DataFrame):print(f返回{len(result)}行数据)print(result.head())else:print(result)exceptExceptionase:print(f错误:{e})4.2.2 多数据源联合查询frompandasaiimportSmartDatalakefrompandasai.connectorsimport(PostgreSQLConnector,CSVConnector,ExcelConnector)# 1. 创建多个数据源连接器sales_connectorPostgreSQLConnector({host:localhost,database:sales_db,table:transactions})customers_connectorCSVConnector({path:/path/to/customers.csv})products_connectorExcelConnector({path:/path/to/products.xlsx,sheet_name:ProductInfo})# 2. 创建数据湖支持多数据源datalakeSmartDatalake([sales_connector,customers_connector,products_connector],config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),verbose:True})# 3. 跨数据源查询cross_source_queries[# 关联查询将销售数据与客户数据关联分析VIP客户的购买行为,# 复杂分析计算每个产品类别的销售额并按地区分组,# 数据整合创建完整的销售报告包含产品信息、客户信息和交易详情,# 业务洞察找出最受欢迎的产品组合并建议捆绑销售策略]forqueryincross_source_queries:print(f\n跨源查询:{query})try:resultdatalake.chat(query)print(f查询完成!)ifisinstance(result,pd.DataFrame):print(f返回数据形状:{result.shape})exceptExceptionase:print(f错误:{e})4.2.3 实时API数据连接# 安装必要包# pip install requests pandasaiimportrequestsfrompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.connectorsimportBaseConnectorimportpandasaspdclassAPIConnector(BaseConnector):自定义API连接器def__init__(self,config):self.api_urlconfig[api_url]self.api_keyconfig.get(api_key)self.headersconfig.get(headers,{})self.paramsconfig.get(params,{})defhead(self,n5):获取数据头部returnself._fetch_data().head(n)def_fetch_data(self):从API获取数据headersself.headers.copy()ifself.api_key:headers[Authorization]fBearer{self.api_key}responserequests.get(self.api_url,headersheaders,paramsself.params,timeout30)response.raise_for_status()dataresponse.json()# 假设API返回JSON列表returnpd.DataFrame(data)propertydef_df(self):获取完整DataFramereturnself._fetch_data()# 使用自定义API连接器api_connectorAPIConnector({api_url:https://api.example.com/data,api_key:your_api_key_here,headers:{Content-Type:application/json},params:{limit:1000}})sdf_apiSmartDataframe(api_connector,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),verbose:True})# 查询实时数据resultsdf_api.chat(分析最新的数据趋势)print(result)4.3 探索自定义函数和插件4.3.1 创建自定义分析函数frompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.helpersimportcode_managerimportpandasaspdimportnumpyasnp# 1. 定义自定义函数库classCustomAnalytics:自定义分析函数库staticmethoddefcalculate_cagr(start_value,end_value,periods):计算复合年增长率ifstart_value0:return0return(end_value/start_value)**(1/periods)-1staticmethoddefdetect_anomalies_zscore(series,threshold3):使用Z-score检测异常值meannp.mean(series)stdnp.std(series)z_scores(series-mean)/stdreturnnp.abs(z_scores)thresholdstaticmethoddefcalculate_roi(investment,returns):计算投资回报率ifinvestment0:return0return(returns-investment)/investmentstaticmethoddefcreate_segments(data,column,bins,labels):创建数据分段returnpd.cut(data[column],binsbins,labelslabels)# 2. 注册自定义函数dfpd.DataFrame({month:pd.date_range(2024-01-01,periods12,freqM),revenue:[100,120,130,115,140,160,180,200,190,210,220,230],cost:[70,80,85,75,90,100,120,130,125,140,150,155]})sdf_customSmartDataframe(df,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),custom_whitelisted_dependencies:[CustomAnalytics,calculate_cagr,detect_anomalies_zscore,calculate_roi,create_segments],# 添加自定义导入custom_imports: from custom_analytics import CustomAnalytics import numpy as np })# 3. 使用自定义函数的查询custom_queries[使用calculate_cagr函数计算收入的复合年增长率,使用detect_anomalies_zscore检测收入中的异常值,使用calculate_roi计算每个月的投资回报率,使用create_segments将收入分为低、中、高三段]forqueryincustom_queries:print(f\n自定义查询:{query})try:resultsdf_custom.chat(query)print(result)exceptExceptionase:print(f错误:{e})4.3.2 创建自定义可视化插件frompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.middlewaresimportBaseMiddlewareimportplotly.graph_objectsasgoimportplotly.expressaspxclassPlotlyVisualizer(BaseMiddleware):Plotly可视化中间件defrun(self,code):修改生成的代码以使用Plotly# 检测matplotlib代码并替换为plotlyifplt.show()incodeormatplotlibincode:codeself._convert_to_plotly(code)returncodedef_convert_to_plotly(self,code):将matplotlib代码转换为plotlyconversions{import matplotlib.pyplot as plt:import plotly.express as px\nimport plotly.graph_objects as go,plt.bar(:go.Bar(,plt.plot(:go.Scatter(,plt.scatter(:go.Scatter(modemarkers, ,plt.hist(:go.Histogram(,plt.show():fig.show(),plt.figure(:fig go.Figure(,plt.title(:fig.update_layout(title,plt.xlabel(:fig.update_layout(xaxis_title,plt.ylabel(:fig.update_layout(yaxis_title,plt.legend():fig.update_layout(showlegendTrue),plt.grid(:# Grid removed for plotly,}forold,newinconversions.items():codecode.replace(old,new)returncodeclassCustomVisualizations:自定义可视化函数staticmethoddefcreate_waterfall(df,values,labels,titleWaterfall Chart):创建瀑布图figgo.Figure(go.Waterfall(name业绩,orientationv,measure[relative]*len(df),xdf[labels],ydf[values],connector{line:{color:rgb(63, 63, 63)}},))fig.update_layout(titletitle,showlegendTrue,waterfallgap0.3,)returnfigstaticmethoddefcreate_sunburst(df,path,values,titleSunburst Chart):创建旭日图figpx.sunburst(df,pathpath,valuesvalues,titletitle)returnfig# 使用自定义可视化df_vizpd.DataFrame({category:[A,B,C,A,B,C],subcategory:[A1,B1,C1,A2,B2,C2],value:[100,150,200,120,180,220],month:[Jan,Jan,Jan,Feb,Feb,Feb]})sdf_vizSmartDataframe(df_viz,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),middlewares:[PlotlyVisualizer()],custom_whitelisted_dependencies:[CustomVisualizations,create_waterfall,create_sunburst],save_charts:True,save_charts_path:./charts})# 生成自定义可视化viz_queries[使用create_waterfall创建价值的瀑布图,使用create_sunburst创建分类的旭日图,创建一个交互式的散点图矩阵]forqueryinviz_queries:print(f\n可视化查询:{query})try:resultsdf_viz.chat(query)# 在Jupyter中会自动显示图表# 在脚本中可以保存图表ifhasattr(result,write_html):result.write_html(fchart_{query[:10]}.html)print(图表已保存为HTML文件)exceptExceptionase:print(f错误:{e})4.3.3 创建数据质量检查插件importpandasaspdfrompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.middlewaresimportBaseMiddlewareclassDataQualityChecker(BaseMiddleware):数据质量检查中间件def__init__(self,thresholdsNone):self.thresholdsthresholdsor{missing_threshold:0.3,outlier_threshold:3,duplicate_threshold:0.1}defrun(self,df):执行数据质量检查quality_report{summary:{},issues:[],suggestions:[]}# 检查缺失值missing_percentagedf.isnull().sum()/len(df)high_missingmissing_percentage[missing_percentageself.thresholds[missing_threshold]]iflen(high_missing)0:quality_report[issues].append({type:high_missing_values,columns:high_missing.index.tolist(),values:high_missing.values.tolist()})quality_report[suggestions].append(考虑删除缺失值超过30%的列或使用插值方法)# 检查重复值duplicate_rowsdf.duplicated().sum()duplicate_percentageduplicate_rows/len(df)ifduplicate_percentageself.thresholds[duplicate_threshold]:quality_report[issues].append({type:high_duplicates,count:duplicate_rows,percentage:duplicate_percentage})quality_report[suggestions].append(考虑删除重复行或调查数据收集过程)# 生成摘要quality_report[summary]{total_rows:len(df),total_columns:len(df.columns),missing_values:df.isnull().sum().sum(),duplicate_rows:duplicate_rows,data_types:df.dtypes.to_dict()}returnquality_report# 使用数据质量检查df_qualitypd.DataFrame({A:[1,2,None,4,5],B:[1,1,3,4,5],# 有重复C:[100,200,300,400,500],D:[None,None,3,4,5]# 高缺失})quality_checkerDataQualityChecker()# 创建SmartDataframe并添加质量检查sdf_qualitySmartDataframe(df_quality,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),custom_middlewares:[quality_checker]})# 自动质量检查print(数据质量报告:)quality_reportquality_checker.run(df_quality)forkey,valueinquality_report.items():print(f\n{key}:)ifisinstance(value,dict):fork,vinvalue.items():print(f{k}:{v})elifisinstance(value,list):foriteminvalue:print(f{item})# 使用自然语言查询数据质量问题resultsdf_quality.chat(识别数据质量问题并给出修复建议)print(f\nAI分析结果:\n{result})4.4 了解性能优化技巧4.4.1 查询优化与缓存策略frompandasaiimportSmartDataframefrompandasai.llmimportOpenAIimportpandasaspdimporttimefromfunctoolsimportlru_cache# 1. 性能监控装饰器defperformance_monitor(func):性能监控装饰器defwrapper(*args,**kwargs):start_timetime.time()resultfunc(*args,**kwargs)end_timetime.time()execution_timeend_time-start_timeprint(f函数{func.__name__}执行时间:{execution_time:.2f}秒)returnresultreturnwrapper# 2. 智能缓存系统classSmartCache:智能缓存系统def__init__(self,max_size1000,ttl3600):self.cache{}self.max_sizemax_size self.ttlttl# 缓存生存时间秒self.access_times{}defget(self,key):获取缓存ifkeyinself.cache:# 检查是否过期iftime.time()-self.access_times[key]self.ttl:self.access_times[key]time.time()print(f缓存命中:{key[:50]}...)returnself.cache[key]else:# 缓存过期delself.cache[key]delself.access_times[key]returnNonedefset(self,key,value):设置缓存iflen(self.cache)self.max_size:# 移除最久未使用的oldest_keymin(self.access_times,keyself.access_times.get)delself.cache[oldest_key]delself.access_times[oldest_key]self.cache[key]value self.access_times[key]time.time()# 3. 优化配置optimized_config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key,modelgpt-3.5-turbo,# 对于性能考虑使用更快的模型temperature0.1,# 降低随机性max_tokens500,# 限制输出长度),# 性能优化选项enable_cache:True,cache_max_size:1000,cache_lifetime:300,# 5分钟# 代码执行限制max_execution_time:30,# 最大执行时间max_retries:2,# 减少重试次数# 数据采样对大数据集sample_size:10000,# 采样大小sample_strategy:head,# 采样策略# 并行处理use_parallel:True,max_workers:4,# 内存优化optimize_memory:True,chunk_size:10000,}# 4. 大数据处理优化classBigDataHandler:大数据处理器def__init__(self,df,chunk_size10000):self.dfdf self.chunk_sizechunk_sizeperformance_monitordefprocess_in_chunks(self,operation):分块处理数据results[]total_chunks(len(self.df)//self.chunk_size)1foriinrange(total_chunks):start_idxi*self.chunk_size end_idxmin((i1)*self.chunk_size,len(self.df))chunkself.df.iloc[start_idx:end_idx]print(f处理块{i1}/{total_chunks}({len(chunk)}行))resultoperation(chunk)results.append(result)# 清理内存delchunkreturnpd.concat(results,ignore_indexTrue)ifresultselsepd.DataFrame()# 5. 查询优化策略defoptimize_query(query,contextNone):优化自然语言查询# 查询重写规则rewrite_rules{显示所有数据:显示前1000行数据,计算全部:抽样计算,详细分析:概要分析,}optimized_queryqueryforpattern,replacementinrewrite_rules.items():ifpatterninquery:optimized_queryoptimized_query.replace(pattern,replacement)print(f查询已优化: {pattern} - {replacement})returnoptimized_query# 6. 性能测试defperformance_test():性能测试函数# 创建测试数据test_datapd.DataFrame({id:range(100000),value:np.random.randn(100000),category:np.random.choice([A,B,C,D],100000)})# 创建SmartDataframesdf_perfSmartDataframe(test_data,configoptimized_config)# 测试查询test_queries[计算value的平均值,按category分组统计,找出value最大的100条记录,创建value的直方图]cacheSmartCache()forqueryintest_queries:print(f\n测试查询:{query})# 检查缓存cached_resultcache.get(query)ifcached_resultisnotNone:print(从缓存获取结果)resultcached_resultelse:# 优化查询optimizedoptimize_query(query)# 执行查询start_timetime.time()resultsdf_perf.chat(optimized)end_timetime.time()# 缓存结果cache.set(query,result)print(f查询执行时间:{end_time-start_time:.2f}秒)print(f结果类型:{type(result)})# 运行性能测试performance_test()# 7. 内存使用优化defmemory_optimization_tips():内存优化建议tips PandasAI内存优化技巧 1. 数据采样 - 对于探索性分析使用数据样本 - 配置sample_size参数 2. 数据类型优化 - 将object类型转换为category - 使用适当的数据类型int8, float32等 3. 分块处理 - 大数据集分块处理 - 使用chunk_size参数 4. 及时清理 - 删除不需要的中间变量 - 使用del释放内存 5. 使用数据库 - 大数据存储在数据库中 - 让数据库执行聚合操作 6. 缓存策略 - 启用智能缓存 - 设置合理的TTL print(tips)memory_optimization_tips()4.4.2 异步处理与并发优化importasyncioimportconcurrent.futuresfrompandasaiimportSmartDataframeimportpandasaspdimportnumpyasnpclassAsyncPandasAI:异步PandasAI处理器def__init__(self,df,max_workers4):self.dfdf self.max_workersmax_workers self.executorconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workersmax_workers)asyncdefprocess_queries_async(self,queries):异步处理多个查询loopasyncio.get_event_loop()# 准备任务tasks[]forqueryinqueries:taskloop.run_in_executor(self.executor,self._process_single_query,query)tasks.append(task)# 并发执行resultsawaitasyncio.gather(*tasks,return_exceptionsTrue)# 处理结果processed_results[]fori,resultinenumerate(results):ifisinstance(result,Exception):print(f查询 {queries[i]} 失败:{result})processed_results.append(None)else:processed_results.append(result)returnprocessed_resultsdef_process_single_query(self,query):处理单个查询sdfSmartDataframe(self.df,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),verbose:False})returnsdf.chat(query)defprocess_batch(self,queries,batch_size10):批量处理查询all_results[]foriinrange(0,len(queries),batch_size):batchqueries[i:ibatch_size]print(f处理批次{i//batch_size1}:{len(batch)}个查询)# 同步方式处理批次withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workersself.max_workers)asexecutor:future_to_query{executor.submit(self._process_single_query,query):queryforqueryinbatch}forfutureinconcurrent.futures.as_completed(future_to_query):queryfuture_to_query[future]try:resultfuture.result()all_results.append((query,result))print(f✓ 完成:{query})exceptExceptionase:print(f✗ 失败:{query}-{e})all_results.append((query,None))returnall_results# 异步处理示例asyncdefasync_example():异步处理示例# 创建测试数据dfpd.DataFrame({date:pd.date_range(2024-01-01,periods100,freqD),value:np.random.randn(100)*1001000,category:np.random.choice([A,B,C],100)})# 创建处理器processorAsyncPandasAI(df,max_workers5)# 准备查询queries[计算value的平均值,按category分组统计,创建时间序列图,检测异常值,预测未来7天的趋势,计算移动平均,分析周末和工作日的差异,创建热力图,计算相关性矩阵,生成统计报告]print(开始异步处理...)# 方法1异步处理resultsawaitprocessor.process_queries_async(queries)# 方法2批量处理同步# results processor.process_batch(queries, batch_size3)print(\n处理完成!)fori,(query,result)inenumerate(zip(queries,results)):ifresultisnotNone:print(f{i1}.{query}: 成功)else:print(f{i1}.{query}: 失败)# 运行异步示例在支持async的环境中# asyncio.run(async_example())4.4.3 监控与日志系统importloggingimportjsonfromdatetimeimportdatetimefrompandasaiimportSmartDataframeimportpandasaspdclassPerformanceMonitor:性能监控系统def__init__(self,log_filepandasai_performance.log):self.log_filelog_file self.setup_logging()defsetup_logging(self):设置日志系统loggerlogging.getLogger(PandasAI-Performance)logger.setLevel(logging.INFO)# 文件处理器file_handlerlogging.FileHandler(self.log_file)file_handler.setLevel(logging.INFO)# 控制台处理器console_handlerlogging.StreamHandler()console_handler.setLevel(logging.WARNING)# 格式化formatterlogging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s)file_handler.setFormatter(formatter)console_handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(file_handler)logger.addHandler(console_handler)self.loggerloggerdeflog_query(self,query,execution_time,result_sizeNone,statussuccess):记录查询日志log_entry{timestamp:datetime.now().isoformat(),query:query,execution_time:execution_time,result_size:result_size,status:status}self.logger.info(json.dumps(log_entry))# 性能警告ifexecution_time10:# 超过10秒self.logger.warning(f慢查询:{query}- 用时{execution_time:.2f}秒)defgenerate_performance_report(self,days7):生成性能报告# 读取日志文件withopen(self.log_file,r)asf:logs[json.loads(line)forlineinfifline.strip()]# 分析性能ifnotlogs:return暂无性能数据# 计算统计信息execution_times[log[execution_time]forloginlogsifexecution_timeinlog]report{total_queries:len(logs),success_rate:sum(1forloginlogsiflog.get(status)success)/len(logs)*100,avg_execution_time:sum(execution_times)/len(execution_times)ifexecution_timeselse0,max_execution_time:max(execution_times)ifexecution_timeselse0,slow_queries:[log[query]forloginlogsiflog.get(execution_time,0)10],common_queries:self._get_common_queries(logs),performance_trend:self._calculate_trend(logs)}returnreportdef_get_common_queries(self,logs,top_n5):获取常见查询fromcollectionsimportCounter queries[log[query]forloginlogs]returnCounter(queries).most_common(top_n)def_calculate_trend(self,logs):计算性能趋势# 按日期分组daily_data{}forloginlogs:datelog[timestamp][:10]# 提取日期ifdatenotindaily_data:daily_data[date]{count:0,total_time:0}daily_data[date][count]1daily_data[date][total_time]log.get(execution_time,0)# 计算每日平均值trend{}fordate,dataindaily_data.items():trend[date]data[total_time]/data[count]returntrend# 使用监控系统defmonitored_analysis():带监控的分析# 创建监控器monitorPerformanceMonitor()# 创建数据dfpd.DataFrame({sales:np.random.randint(100,1000,1000),profit:np.random.randint(10,200,1000),region:np.random.choice([North,South,East,West],1000),month:np.random.choice([Jan,Feb,Mar,Apr],1000)})# 创建SmartDataframesdfSmartDataframe(df,config{llm:OpenAI(api_tokenyour-key),verbose:False,enable_cache:True})# 执行监控查询importtime queries[计算各区域的平均销售额,分析销售额与利润的关系,预测下个月的销售趋势,找出表现最好的区域,创建销售仪表板]forqueryinqueries:print(f\n执行:{query})start_timetime.time()try:resultsdf.chat(query)execution_timetime.time()-start_time# 记录日志result_sizelen(result)ifhasattr(result,__len__)elseNonemonitor.log_query(queryquery,execution_timeexecution_time,result_sizeresult_size,statussuccess)print(f✓ 成功 - 用时:{execution_time:.2f}秒)exceptExceptionase:execution_timetime.time()-start_time monitor.log_query(queryquery,execution_timeexecution_time,statusferror:{str(e)})print(f✗ 失败:{e})# 生成性能报告print(\n*60)print(性能报告)print(*60)reportmonitor.generate_performance_report()forkey,valueinreport.items():ifisinstance(value,list):print(f{key}:)foriteminvalue:print(f -{item})else:print(f{key}:{value})# 运行监控示例monitored_analysis()总结与最佳实践学习路径总结学习阶段主要内容关键技能初级阶段基础安装、MockLLM使用、简单查询环境配置、基本语法中级阶段真实LLM集成、数据库连接、自定义函数API集成、SQL连接、函数扩展高级阶段性能优化、异步处理、插件开发性能调优、并发编程、系统设计专家阶段架构设计、生产部署、团队协作架构设计、CI/CD、团队管理实用工具推荐# 开发环境检查清单defcheck_development_environment():检查开发环境required_packages[pandas,pandasai,openai,# 如果使用OpenAIsqlalchemy,# 如果使用数据库plotly,# 如果使用高级可视化asyncio,# 如果使用异步logging# 如果使用日志]print(开发环境检查清单:)print(*60)forpackageinrequired_packages:try:__import__(package.replace(-,_))print(f✓{package})exceptImportError:print(f✗{package}- 需要安装)print(\n建议配置:)print(1. 使用虚拟环境)print(2. 设置环境变量)print(3. 配置版本控制)print(4. 设置监控和日志)print(5. 实施测试策略)check_development_environment()生产部署建议# 生产配置示例PRODUCTION_CONFIG{llm:{provider:openai,model:gpt-4,api_key_env_var:OPENAI_API_KEY,timeout:30,max_retries:3},database:{connection_pool_size:10,max_overflow:20,pool_recycle:3600},performance:{enable_cache:True,cache_ttl:300,max_cache_size:10000,query_timeout:60,max_result_size:100000},security:{data_masking:True,log_sanitization:True,api_rate_limit:100,allowed_data_sources:[database1,api1]},monitoring:{enable_logging:True,log_level:INFO,performance_metrics:True,alert_threshold:{response_time:10,error_rate:0.01,cache_hit_rate:0.8}}}# Docker部署示例DOCKER_COMPOSE_TEMPLATE version: 3.8 services: pandasai-api: build: . ports: - 8000:8000 environment: - OPENAI_API_KEY${OPENAI_API_KEY} - DATABASE_URL${DATABASE_URL} - REDIS_URL${REDIS_URL} volumes: - ./logs:/app/logs - ./cache:/app/cache depends_on: - redis - database redis: image: redis:alpine ports: - 6379:6379 database: image: postgres:13 environment: - POSTGRES_PASSWORD${DB_PASSWORD} volumes: - postgres_data:/var/lib/postgresql/data volumes: postgres_data: 通过这个完整的进阶指南您可以系统地学习PandasAI的高级功能从基础使用到生产部署全面提升数据分析自动化的能力。每个部分都包含实际代码示例和最佳实践帮助您在实际项目中应用这些技术。