query_engine = PandasQueryEngine(df=df)response = query_engine.query( "What is the city with the lowest population?",)如我们所见，它开发了 Python 代码，用于在数据帧中显示人口最少的城市。> Pandas Instructions:```eval("df.loc[df['population'].idxmin()]['city']")```eval("df.loc[df...
from llama_index.experimental.query_engine import PandasQueryEngin Initialize the PandasQueryEngine query_engine = PandasQueryEngine(df=df, llm=llm, verbose=True, synthesize_response=True) class Query(BaseModel): query: str app = FastAPI() Load the CSV file df = pd.read_csv("sample.csv") ...
我们使用LlamaHub中提供的代码解释器工具,通过给出自然语言指令来直接编写和执行代码。我们将使用Spotify数据集(这是一个csv文件),并通过让我们的代理执行python代码来读取和操作pandas中的数据来执行数据分析。 我们首先导入工具。 我们开始聊天 我们首先要求它获取列的列表。代理执行python代码并使用pandas读取列名。 然后...
query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("your_query") print(response) 在这种简单的方法中,使用as_query_engine()方法从索引创建查询引擎,使用query()方法执行查询。 我们可以在PDF索引上试一下 默认情况下,index.as_query_engine()使用LlamaIndex中指定的默认设置创建查询引擎。
query_engine=index.as_query_engine()response=query_engine.query("your_query")print(response) 在这种简单的方法中,使用as_query_engine()方法从索引创建查询引擎,使用query()方法执行查询。 我们可以在PDF索引上试一下 默认情况下,index.as_query_engine()使用LlamaIndex中指定的默认设置创建查询引擎。
PandasQueryEngine用于查询财务报表的模块:使用此模块,LLM将能够从通常采用结构化格式的财务报表中提取更好的见解。 结论 总之,FinSight 的年度报告分析器通过利用 LLM 的强大功能使财务分析更容易、更有洞察力。对于投资组合经理、财务分析师和股东来说,这是一个有价值的工具,可以节省时间并改善决策。虽然核心管道保持...
Description The PandasQueryEngine currently does not work if the LLM-generated query contains pandas functions, such as pd.to_datetime() or pd.get_dummies(). It throws a 'pd is not defined' error. It's a pretty small bug that is easily fixed by adding 'p
query_engine=PandasQueryEngine(df=df)response=query_engine.query("What is the city with the lowest population?",) 如我们所见,它开发了 Python 代码,用于在数据帧中显示人口最少的城市。 >Pandas Instructions:```eval("df.loc[df['population'].idxmin()]['city']")```eval("df.loc[df['populatio...
import pandas as pd from llama_index.query_engine.pandas_query_engine import PandasQueryEngine df = pd.DataFrame( {"city": ["New York", "Islamabad", "Mumbai"], "population": [8804190, 1009832, 12478447]} ) Using thePandasQueryEngine, we will create a query engine to load the dataframe...
import pandas as pdfrom llama_index.query_engine.pandas_query_engine import PandasQueryEngine df = pd.DataFrame({"city": ["New York", "Islamabad", "Mumbai"], "population": [8804190, 1009832, 12478447]}) 使用,我们将创建一个查询引擎来加载数据帧并为其编制索引。PandasQueryEngine ...