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llms + pandas：我如何使用生成型AI生成pandas dataframe summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学数据集，并且正在寻找没有太多手动磨削的快速见解，您来了。
在2025年，数据集通常包含数百万行和数百列，这使得手动分析几乎是不可能的。本地大型语言模型可以将您的原始数据框架统计信息转换为抛光的，可读的报告，几秒钟内（最坏的分钟）。这种方法消除了手工分析数据的繁琐过程，尤其是在数据结构不变的情况下。
pandas处理数据提取的繁重，而LLMS则将您的技术输出转换为可观的报告。您仍然需要编写从数据集中提取关键统计信息的功能，但这是一次性的工作。
本指南假定您在本地安装了Ollama。如果不这样做，您仍然可以使用第三方LLM供应商，但我不会解释如何连接其API。
目录：
- 数据集简介和探索无聊的部分：提取摘要统计数据很酷的部分：与llmswhat合作，您可以改进
对于本指南，我正在使用Kaggle的MBA入学数据集。如果您想继续下载，请下载它。
MBA入学数据集，来自Kaggle 数据集是根据Apache 2.0许可证获得许可的，这意味着您可以在个人和商业项目中自由使用它。 Apache 2.0许可证 要开始，您需要在系统上安装一些Python库。 图像1 - 所需的Python库和版本（作者图像） 一旦安装了所有内容，请在新脚本或笔记本中导入必要的库： 导入pandas作为pdfrom langchain_ollama导入contollama from键入导入文字 数据集加载和预处理 pandas 图像2 - 基本数据集统计（作者图像） df [“ race”] = df [“ race”]。fillna（“ unknown”）df [gendsions'] = df [“ endission”]。fillna（“ deny”） 花很长时间MBA入学数据集，来自Kaggle
数据集是根据Apache 2.0许可证获得许可的，这意味着您可以在个人和商业项目中自由使用它。Apache 2.0许可证
图像1 - 所需的Python库和版本（作者图像）
一旦安装了所有内容，请在新脚本或笔记本中导入必要的库：
导入pandas作为pdfrom langchain_ollama导入contollama from键入导入文字
数据集加载和预处理图像2 - 基本数据集统计（作者图像）df [“ race”] = df [“ race”]。fillna（“ unknown”）df [gendsions'] = df [“ endission”]。fillna（“ deny”）花很长时间