PandaAI：一個基于AI的對話式數據分析工具
PandaAI 是一個基于 Python 開發的自然語言處理和數據分析工具，支持問答式（ChatGPT）的數據分析和報告生成功能。
PandaAI 提供了一個開源的框架，主要核心組件包含用于數據處理的數據準備層（Pandas）以及實現 Text2SQL 功能的自然語言接口。
數據源
PandaAI 支持文件、數據庫以及大數據平臺等多種數據源連接，包括 Excel、CSV、MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、Databricks、Redshift、Snowflake、ClickHouse、Supabase、BigQuery、Salesforce 等。
自然語言查詢
用戶可直接用自然語言提問，例如“GDP 排名前五的國家是哪些？，PandaAI 會自動將問題轉化為 Python 代碼或 SQL 查詢，并返回結果。
可視化面板
PandaAI 支持生成多種圖表（例如柱狀圖、 餅圖、折線圖等）和分析報告，通過簡單指令即可實現數據可視化，無需手動編寫繪圖代碼。
團隊分享
PandaAI 支持用戶權限管理，可以將查詢結果分享給業務團隊或者其他數據團隊成員。
多語言模型
PandaAI 提供了 LiteLLM 模型接口，支持各種大語言模型（LLM），包括 OpenAI、Azure、Anthropic、Google、AWSHugging Face 等；默認使用 BambooLLM。
快速體驗
PandaAI 提供了一個免費的在線體驗平臺（PandaBI），輸入以下網址：
使用郵箱注冊一個免費賬號，然后登錄系統：
在輸入問題之前，我們需要配置數據源。左側的“Datasets”用于導入文件；“Connectors”用于連接數據庫；“API Keys”用于生成 API 調用密鑰，如果自行安裝部署需要使用這個密鑰。
我們使用文件導入功能導入一份員工信息數據 CSV 文件，然后提問“月薪最高的 5 名員工？”：
如果想要自行安裝，使用 pip 工具安裝 pandasai 模塊的方式如下：
pip install "pandasai>=3.0.0b2"然后使用 PandaAI 回答問題：
import pandasai as pai
# Sample DataFrame
df = pai.DataFrame({
"country":["United States","United Kingdom","France","Germany","Italy","Spain","Canada","Australia","Japan","China"],
"revenue":[5000,3200,2900,4100,2300,2100,2500,2600,4500,7000]
})
# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://app.pandabi.ai (you can also configure it in your .env file)
pai.api_key.set("your-pai-api-key")
df.chat('Which are the top 5 countries by sales?')China, United States, Japan, Germany, Australia或者生成可視化圖表：
df.chat(
"Plot the histogram of countries showing for each one the gd. Use different colors for each bar",
)
進一步使用可以參考官方文檔：
