Pandas AI è una libreria Python che permette di generare testi naturali a partire da dati strutturati o non strutturati, utilizzando modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati o personalizzati. In grado di aiutare a creare contenuti originali, informativi e interessanti, sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale e dei dati.
In sostanza Pandas AI consente di generare approfondimenti dai dati semplicemente fornendo un prompt di testo, senza la necessità di analizzare e manipolare i dati manualmente, a differenza di Pandas. Unendo così la potenza di Pandas e le capacità dell’Intelligenza Artificiale per fornire un’esperienza di analisi dei dati semplice e intuitiva.
Le funzioni di Pandas AI
Pandas AI si basa sulla libreria Pandas, che offre strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati in Python, e sulla libreria Transformers, che fornisce modelli di deep learning per il trattamento del linguaggio naturale. Pandas AI è una libreria facile da usare e versatile, che può essere applicata a diversi scenari e domini, come il giornalismo, il marketing, l’istruzione, la ricerca e altri settori.
Pandas Ai permette di fare domande ai dati in linguaggio naturale, senza dover scrivere codice Python o usare la sintassi di Pandas, permettendo di generare grafici, tabelle, report e altri elementi visivi con una semplice richiesta testuale.
Pandas AI prende in input il dataframe e la query e li passa a una raccolta di LLM di OpenAI, utilizza l’API di ChatGPT nel backend per generare il codice e dopodiché lo esegue, restituendo l’output dopo l’esecuzione. Nello specifico oltre a ChatGPT, è possibile utilizzare altri modelli per la generazione di codici, come PaLm di Google, Open Assistant LLM e StarCoder LLM.
Pandas AI l’evoluzione di Pandas
Pandas AI si integra perfettamente con Pandas, la libreria Python più usata per l’analisi e la manipolazione dei dati, che offre numerosi vantaggi come oggetti data frame personalizzabili, caricamento dei dati da vari formati di file e allineamento efficiente dei dati.
Soffermandosi su Pandas è necessario dire che è una libreria Python che permette di lavorare con strutture dati come le Series e i DataFrame, che sono oggetti etichettati e multidimensionali, capaci di gestire dati di diversi tipi e formati.
Pandas permette anche di fare operazioni come il caricamento e il salvataggio dei dati da vari file, l’allineamento e il raggruppamento dei dati, la creazione e la fusione di tabelle, la riformattazione e la rotazione dei dati e la generazione di grafici e statistiche. Tornando invece a conoscere l’utilizzo di Pandas AI è importante capire ciò che è in grado di offrire, tra le sue diverse funzionalità, eccone alcune:
- Scegliere tra diversi modelli di AI o di creare il proprio modello con poche righe di codice.
- Generare testi in diverse lingue;
- Controllare lo stile, il tono, la lunghezza e la coerenza dei testi generati, impostando alcuni specifici parametri;
- Integrare i testi generati con i dati originali, creando tabelle, grafici, immagini o altri elementi visivi.
Come installare Pandas AI
Pandas AI è disponibile su GitHub e può essere installata con il comando “pip install pandas-ai”. Per procedere è necessario scegliere un modello di AI generativa. Creare un file Python che contenga il codice del modello, le funzioni di pre-elaborazione e post-elaborazione dei dati, e le istruzioni per salvare e caricare il modello.
Quindi, per procedere è necessario in primis installare la libreria pandas-ai con il comando “pip install pandas-ai”. E poi importare la libreria pandas-ai e istanziare un oggetto Pandas AI, ad esempio è possibile comunicare con Pandas AI usando l’oggetto pandas_ai per fare domande ai dati in linguaggio naturale.
Non dimenticando che per utilizzare la libreria Pandas AI, è necessario creare un account OpenAI per poi utilizzare la chiave API, per procedere è necessario creare e accedere al proprio account OpenaAI recuperare la chiavi API dal menu nella sezione personale e selezionare crea una nuova chiave segreta. A questo punto Copiare e archiviare la chiave segreta in un luogo sicuro sul computer. Per installare il pacchetto PandasAI è invece necessario inserire su un terminale il seguente comando: “pip install pandasai”. L’installazione richiederà del tempo, ma una volta installato, è pronto per essere importato direttamente in un ambiente Python: “from pandasai import Pandas AI”
Per importare PandasAI nell’ambiente di codifica, è necessario inserire la chiave segreta creata, al posto della dicitura YOUR_API_KEY,
“# Use your API key to instantiate an LLM
from pandasai.llm.openai import OpenAI
llm = OpenAI(api_token=f”{YOUR_API_KEY}”)
pandas_ai = PandasAI(llm)”
Dopo questo processo è possibile analizzare i dati e trovare informazioni chiavi utilizzando Pandas AI.
Pandas AI: vantaggi e svantaggi
Pandas AI ha il potenziale per rivoluzionare l’analisi dei dati sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni per generare approfondimenti dai set di dati. Pandas Ai è in grado di ridurre e automatizzare quelle tempistiche, fino a ora necessarie per pulire, per esplorare, analizzare e visualizzare i dati. Inoltre, Pandas AI può essere utilizzato da tutti, anche da chi non possiede una conoscenza tecnica specifica, per permettere di eseguire complesse attività di analisi dei dati.
La sua utilità aiuta ad analizzare i dati più velocemente e a trarre conclusioni significative. Tuttavia, come tutti gli strumenti di intelligenza artificiale, sono presenti ancora dei limiti e, per ora, non può sostituire completamente gli esseri umani. Infatti, i risultati analizzati richiedono spesso una verifica umana per garantire l’accuratezza e identificare eventuali errori o problemi.
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1 ago 2023