对于 pandas,LangChain 则实验性地使用了agent(事后很快发现,SQL 也有 agent 的实现方式)。 效果也是非常惊艳。 !pipinstalllangchain-q!pipinstalllangchain_experimental-q!pipinstallopenai-qfromlangchain_experimental.agents.agent_toolkitsimportcreate_pandas_dataframe_agentfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIfr...
from langchain.agents import create_pandas_dataframe_agentfrom langchain import PromptTemplatefrom langchain.llms.openai import OpenAIPROMPT = ("If you do not know the answer, say you don't know.\n""Think step by step.\n""\n""Below is the query.\n""Query: {query}\n")prompt = Prom...
首先,需要通过传递 LLM 模型和要分析的 DataFrame 来创建 Pandas 代理的实例: pandas_agent = create_pandas_dataframe_agent(llm, df, verbose=True) create_pandas_dataframe_agent()在此代码中,我们通过调用并传递 Pandas 代理现在可以执行各种数据分析任务。可以定义与常见数据分析操作相对应的功能,并且您的代理可...
Pandas Agent:是一种用于处理大型数据集的工具,它可以通过从Pandas数据对象中加载数据并执行高级查询操作来处理数据。其关键功能包括对数据进行分组和汇总、基于复杂条件过滤数据,以及将多个数据对象连接在一起。该Agent非常适合需要处理大型数据集并需要高级查询功能的开发人员。 CSV Agent:是另一种用于查询结构化数据的工...
System Info I am using a create_pandas_dataframe_agent like so: create_pandas_dataframe_agent(ChatOpenAI(model_name='gpt-4', temperature=0), df, verbose=True, max_iterations=2, early_stopping_method="generate", handle_parsing_errors="I'm...
System Info langchain version = 0.0.198 while using the lagchain create_pandas_dataframe_agent, it was able to generate the correct intermediate command, but when it came to execute it, it says pd is not defined. its not able to detect t...
st.dataframe(data) 5.data visualization #plotimportnumpyasnpimportpandasaspddata= pd.DataFrame(np.random.randn(20, 2), columns=["列A", "列B"])st.line_chart(data)#barst.bar_chart(data)#matplotlib图:importmatplotlib.pyplotaspltfig, ax = plt.subplots()ax.hist([1,2,2,3,3,3,4,4,4...
表格处理:使用 pandas DataFrame 构建的 API 使语言模型能够在表格上执行数据分析和可视化任务。通过连接这些工具,模型可以为用户提供更流畅和自然的处理表格数据体验。 知识图谱:语言模型可以使用模拟人类查询过程的 API 查询知识图谱,例如查找候选实体或关系、发送 SPARQL 查询并检索结果。这些工具有助于基于知识图谱中存...
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform import pandas as pd X = np.array(doc_vectors) dists = squareform(pdist(X)) 这给了我们单词之间的欧氏距离作为一个方阵。让我们来画出它们: import pandas as pd df = pd.DataFrame( data=dists, index=words, columns=words ) df.style.backgrou...
connect(sqlite_db_path) # Define your SQL query query = "SELECT count(distinct qSpecies) FROM SFTrees" # Read the SQL query into a Pandas DataFrame df = pd.read_sql_query(query, connection) # Close the connection connection.close() 代码语言:javascript 复制 # Display the result in the...