『チュートリアルを超えて LangChainのPandasエージェントでデータ分析を学ぶ』

Learn data analysis with LangChain's Pandas agent beyond the tutorial

LangChainのPandasエージェントを共同運転士として活用する方法

イントロダクション

Pandasは、その豊富なAPIと直感的なデータ構造のため、データ処理と分析の際において、デファクトのPythonライブラリとなりました。しかし、Pandasをデータ分析に使用したい初心者にとっては、まだ急な学習曲線があります。素晴らしいPandasのチュートリアルが数多く存在しているにも関わらず、経験豊富なデータサイエンティストから学ぶことの価値は何もありません。

ここでLangChainのPandasエージェントが登場します。LangChainは、LLMとの相互作用のための標準化されたインターフェースを提供するPythonライブラリです。エージェントはLangChainの重要なコンポーネントです。エージェントは、大規模言語モデル（LLM）によってパワーを供給され、タスクを遂行するためのツールセットにアクセスする実体と考えることができます。LangChainのPandasエージェントを使用することで、ユーザーはLLMの力を活用してPandasを用いたデータ処理と分析を行うことができます。この記事では、LangChainのPandasエージェントを使用してデータセットをガイドする方法について探求します。

例

前提条件

以下は、この例で使用されるセットアップです。

• Visual Studio Code
• OpenAI APIキー
• Pythonバージョン3.9
• Pythonパッケージ

tabulate==0.9.0langchain==0.0.259pandas==2.0.3openai==0.27.9

データ

シンガポールの転売住宅価格データセット[1]の一部を使用します。ハウジング・デベロップメント・ボードによって提供されたデータセットには、転売住宅の取引年月、フラットタイプ、場所、フラットのサイズ、転売価格などの情報が含まれています。

• YOLOV8によるANPR
• 「データとテクノロジーのリーダーシップの現在の状況- チーフAIオフィサーがチーフデジタライゼーションオフィサーに置き換わるか？」
• 「Pythonデータ構造の基本を5つのステップで始めましょう」

別のCSVファイルでは、町に関連する属性があります。

セットアップ

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