PandasAI 是一款基于 Python 的开源数据分析 AI 工具，允许用户通过自然语言对话完成数据查询、数据清洗和可视化，无需编写代码。它支持多数据源、多主流大型语言模型，并以 对话式人工智能 大幅降低了数据分析门槛。开源免费，面向个人、企业及开发者皆适用。该工具为 AI办公工具 分类，适用于追求高效分析的职场人士与研究者。

开辟对话式数据分析新时代——PandasAI深度报道

作为人工智能与数据分析融合的新生力量，PandasAI 迅速成为数据行业关注的焦点。本篇报道将详细剖析这一创新工具平台的主要功能、价格策略、使用门槛及实际应用等多方面内容，引导读者深入了解和高效上手 PandasAI。
PandasAI 官方链接：https://github.com/gventuri/pandas-ai

PandasAI是什么？

PandasAI 是一款基于 Python 的开源项目，主打“让 AI 理解数据，让数据分析变成自然语言对话”。它在 pandas 数据分析框架之上引入了自然语言处理（NLP）与大型语言模型（如 GPT 系列），帮助用户通过“聊天”的方式完成数据探索、清洗、分析与可视化

极大降低了数据操作门槛，尤其适合非编程背景人群和希望提升效率的专业分析师。

• 消除传统 SQL/Python 代码壁垒
• 支持多元异构数据源快速接入
• 让数据可视化、数据质量提升等操作一站式对话完成

PandasAI的主要功能

PandasAI 在数据分析流程各环节提供丰富的 AI 能力，并属于 AI office tools 分类。

自然语言数据查询

用户可用自然语言提问，PandasAI 利用生成式 AI 模型自动解析并转化为 Python 代码（或 SQL），在数据集上直接执行并返回结果。例如：

agent.chat("Which are the top 5 countries by sales?")

多数据源和灵活支持

智能数据可视化

仅需一句话便可生成各类图表

Chat endlessly with AI characters and start your own story.

Interact with a vast array of 2D and 3D characters and experience truly unlimited AI role-playing dialogue. Join now! New users receive 6000 points upon login!

How to play?Try it for free now →

直接保存图片或嵌入报告。

数据自动清洗与特征构造

• 自动处理缺失值、异常值，智能给建议或生成脚本
• 自动衍生特征提升建模质量

Data security and privacy

• 支持表头上传、脱敏样本等多策略保证数据安全

更多能力说明，请参考Official documentation

PandasAI的价格 & 方案

PandasAI核心能力完全开源免费，商业方案包含云服务、企业版等。具体如下：

详细商用价格可联系官方团队

如何使用PandasAI

1. 环境要求：Python 3.8 及以上（不兼容3.12）
2. 安装命令：pip install pandasai
3. 简单体验：

import pandasai as pai
from pandasai import Agent
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'country':['US','CN','JP'], 'sales':[100,200,150]})
agent = Agent(df)
print(agent.chat("Which country has the highest sales?"))
# 输出: CN

更复杂用法见Official documentation

PandasAI的适用人群

• 数据分析师/科学家：专注业务提问提升效率
• 非技术商务部门：0代码门槛用自然语言完成报表
• 开发/科研人员：快速原型与集成
• 企业决策层：及时“问答”获得数据洞察

PandasAI核心模块及扩展功能

大型语言模型（LLM）集成

可对接 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini 等多主流LLM

灵活适配合规与成本。

from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM
llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="YOUR_API_KEY")
pai.config.set({"llm": llm})

智能会话与数据记忆

多轮对话、上下文连续追问：
agent.chat("Who gets paid the most?")
agent.follow_up("Show her salary trend in the last 3 years.")

数据连接器与数据治理

可扩展安全机制

• 脱敏样本上传保证隐私
• Docker沙箱执行，防Prompt注入
• 支持依赖黑白名单管理

示例应用：多数据表分析

# 员工信息与工资表联合分析
tagent = Agent([employees_df, salaries_df])
result = agent.chat("Which department pays the highest average salary?")

多表分析返回精准结果，更多 Demo 见官方仓库

数据输出与可视化

输出类型丰富

支持文本、数值、DataFrame、图表等多种格式。

Frequently Asked Questions (FAQ)

PandasAI是否会上传我的全部数据到云端？

Won't。默认状态下仅传小样本表头，不泄露敏感数据，也支持企业模式下字段名传输。

PandasAI对中文/多语言支持情况如何？

已完美支持中文提问与数据，可直接用简体/繁体等自然语言操控。

PandasAI对大数据量与企业环境支持怎样？

中小数据流畅支持，百万以上建议结合SQL/分布式云数据库使用（企业版下）。

在数据驱动转型浪潮下，PandasAI 极大地降低了数据分析的门槛与壁垒

让任何人和组织都能借助 AI 的力量轻松发现数据价值。无论你是新手还是资深架构师，PandasAI 都会带来更高效的智能分析体验。欢迎访问 官方仓库 了解及加入对话式数据分析新范式！

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