超越教程：通过LangChain的Pandas代理学习数据分析
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如何将LangChain的Pandas Agent作为您的副驾驶员
简介
Pandas已成为Python数据处理和分析的事实标准库，因为它具有丰富的API和直观的数据结构。然而，对于想要使用Pandas进行数据分析的初学者来说，仍然存在一个陡峭的学习曲线。尽管有许多优秀的Pandas教程可用，但从经验丰富的数据科学家那里学习是无可比拟的。
这就是LangChain的Pandas Agent的用武之地。Langchain是一个提供与LLM（Large Language Model）交互的标准化接口的Python库。Agent是Langchain的一个关键组成部分。您可以将Agent视为一种实体，其智能由LLM提供支持，并具有一组用于完成任务的工具。LangChain的Pandas Agent使用户能够利用LLM的能力来使用Pandas进行数据处理和分析。在本文中，我们将探讨如何使用Langchain Pandas Agent来引导数据集。
示例
先决条件
以下是本示例使用的设置。
- Visual Studio Code
- OpenAI API密钥
- Python版本3.9
- Python包
tabulate==0.9.0langchain==0.0.259pandas==2.0.3openai==0.27.9数据
我们将使用新加坡二手房价格数据集的一个子集[1]。这个数据集由新加坡房屋发展局提供，显示了二手房的交易信息。它包括交易的年月、房屋类型、位置、房屋规模和二手房价格等信息。
在一个单独的CSV文件中，我们有一个与城镇相关的属性。
