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...
例如,LangChain是一个非常受欢迎的实用程序库,是构建大型语言模型的工具,拥有Pandas DataFrame Agent。用户可以加载他们的Pandas DataFrame,提出问题,而Agent将引用相关代码并提供全方位响应。就算是对于那些不熟悉Pandas的人来说,它也可以是一个用于处理表格数据的Python库。请看以下示例: from langchain.agents import c...
pythondata-sciencecppgpuarrowpydatacudapandasdata-analysisdaskdataframerapidscudf UpdatedJan 16, 2025 C++ Load more… Improve this page Add a description, image, and links to thepandastopic page so that developers can more easily learn about it. ...
pip install git+https://github.com/adamerose/pandasgui.git Usage Create and view a simple DataFrame importpandasaspdfrompandasguiimportshowdf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})show(df) PandasGUI comes with sample datasets that will download on first use. You...
notebook由不同部分组成,包括“导入Pandas(Importing Pandas)”、“DataFrame基础知识(DataFrame basics)”和“Series与DatetimeIndex(Series andDatetimeIndex)”等。大多数问题并不需大段代码,在理想情况下仅用寥寥几行即可解决。 该代码仓库中的“扫雷(Minesweeper)”部分很有趣,内容包含:创建DataFrame,使其内含扫雷游戏...
Rich库有命令行中显示表格的功能,于是,尝试了结合Rich来显示DataFrame, 以便在开发过程中,更好的调试DataFrame中的数据。 1. 原始显示 首先,构造一个简单的DataFrame,直接在命令行中显示出来,看看原始的效果,然后再一步步改进。 importpandasaspdif__name__ =="__main__": ...
Pandas DataFrame Pandas DataFrame基本操作 DataFrame是二维数据结构,即,数据以表格形式在行和列中对齐。 DataFrame的功能 潜在的列是不同类型的 大小可变 标记的轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 结构体 pandas.Series Series结
DataFrame(df).values else: raise ValueError("Invalid library name. Must be 'polars', 'vaex', 'datatable', or 'pandas'") end_time = time() final_time = end_time - start_time return {"library": library_name, "execution_time": final_time} Powered By exec_times = [pandas_time, ...
cuDF(https://github.com/rapidsai/cudf)是一个基于Python的GPU DataFrame库,用于处理数据,包括加载、连接、聚合和过滤数据。向GPU的转移允许大规模的加速,因为GPU比CPU拥有更多的内核。
Pandas will extract the data from that CSV into a DataFrame — a table, basically — then let you do things like: Calculate statistics and answer questions about the data, like What's the average, median, max, or min of each column? Does column A correlate with column B? What does ...