「表形式のデータ探索と研究の未来を描く」

「美容とファッションの世界を躍動させるデータ探索と研究の未来」

表形式のデータで探索的データ分析を行う方々へ：Sketchというコード作成補助ツールがあります。このツールはデータフレームの一部をプロンプトにシームレスに統合することができます。

データの専門家にとって、AIの進歩は新しいワークフローをもたらし、ツールセットを強化しています。この記事では、私の個人的な実践に基づいて、新しいツールの一つを使用して実際の問題を解決する経験を共有します。

Sketchとは何ですか

Sketchは、PandasとJupyterを使った従来の探索的データ分析に、OpenAI API の力をもたらすPyPIパッケージです。公式ドキュメントによれば、Sketchはpandasユーザー向けのAIコード作成補助ツールであり、データの文脈を理解し、提案の関連性を大幅に向上させます。Sketchは数秒で使用可能であり、IDEへのプラグインの追加は必要ありません。

GitHub — approximatelabs/sketch: データ内容を理解するAIコード作成補助ツール

Sketchは、データの文脈を理解するpandasユーザー向けのAIコード作成補助ツールです。それにより関連性が大幅に向上します…

github.com

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Sketchは数秒でインストールでき、APIキーの設定や複雑なセットアップ手順は不要です。pip install sketch を使用して簡単にインストールし、importを実行してプラグインとして使用できます。

import pandas as pdimport geopandas as gpdimport sketch

要するに、Sketchは実際のデータフレームの文脈をプロンプトに追加することで、回答の品質を大幅に向上させます。私は試してみましたが、本当に感動しました。

df.sketch.ask()

df.sketch.ask() 構文は、Sketchの質問応答システムを使用する方法です。実際に有用かどうかをテストするために、Brunswick郡のパーセルシェープファイルをGeoPandasデータフレームに読み込みました（どのプロプテックの探索的データ分析でも非常に一般的な操作です）：

データ列（合計8列）：＃   列         非ヌルカウント   Dtype   ---  ------      --------------   -----    0   PIN         非ヌル 149686       object   1   CALCAC      非ヌル 152593       float64  2   PARCEL_ID   非ヌル 148871       object   3   PARCELTYPE  非ヌル 152593       int64    4   SUBCODE…

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