pandas-ai
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Stars
2,347
Forks
164
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24
Open Issues
NOASSERTION
许可证
Python
语言
2023-04-22
创建时间
2025-10-28
最近更新
项目能做什么
结合 LLM 与 RAG,支持与 SQL、CSV、parquet 等数据库或数据湖对话分析。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
# 
[](https://pypi.org/project/pandasai/)
[](https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/actions/workflows/ci-core.yml/badge.svg)
[](https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/actions/workflows/cd.yml/badge.svg)
[](https://codecov.io/gh/sinaptik-ai/pandas-ai)
[](https://discord.gg/KYKj9F2FRH)
[](https://pepy.tech/project/pandasai) [](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://colab.research.google.com/drive/1ZnO-njhL7TBOYPZaqvMvGtsjckZKrv2E?usp=sharing)
PandasAI is a Python library that makes it easy to ask questions to your data in natural language. It helps non-technical users to interact with their data in a more natural way, and it helps technical users to save time, and effort when working with data.
# 🔧 Getting started
You can find the full documentation for PandasAI [here](https://docs.pandas-ai.com/).
## 📚 Using the library
### Python Requirements
Python version `3.8+ <=3.11`
### 📦 Installation
You can install the PandasAI library using pip or poetry.
With pip:
```bash
pip install pandasai
pip install pandasai-litellm
```
With poetry:
```bash
poetry add pandasai
poetry add pandasai-litellm
```
### 💻 Usage
#### Ask questions
```python
import pandasai as pai
from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM
# Initialize LiteLLM with your OpenAI model
llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")
# Configure PandasAI to use this LLM
pai.config.set({
"llm": llm
})
# Load your data
df = pai.read_csv("data/companies.csv")
response = df.chat("What is the average revenue by region?")
print(response)
```
---
Or you can ask more complex questions:
```python
df.chat(
"What is the total sales for the top 3 countries by sales?"
)
```
```
The total sales for the top 3 countries by sales is 16500.
```
#### Visualize charts
You can also ask PandasAI to generate charts for you:
```python
df.chat(
"Plot the histogram of countries showing for each one the gdp. Use different colors for each bar",
)
```

#### Multiple DataFrames
You can also pass in multiple dataframes to PandasAI and ask questions relating them.
```python
import pandasai as pai
from pandasai_litellm.litellm import LiteLLM
# Initialize LiteLLM with your OpenAI model
llm = LiteLLM(model="gpt-4.1-mini", api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")
# Configure PandasAI to us
阅读完整原文
项目深度分析 AI 生成
垂直行业轻量级AI BI看板(Web/SaaS)
| 产品构想 | 基于PandasAI封装开箱即用的Web前端,提供文件上传、自然语言多表联合提问、图表自动渲染与导出功能,主打免部署的团队级轻量分析工作台。 |
| 核心功能 | 拖拽式CSV/Excel/SQL上传、自然语言对话生成交互式图表、历史分析记录保存、报告一键导出PDF/PPT |
| 目标用户 | 电商卖家、小微出海企业运营、财务与市场分析人员(尚需验证的假设) |
| 难度/周期 | 中等 · 4-6周 · 成本:前端UI开发、云服务器及Docker环境部署成本、第三方LLM API Token费用 |
| 收费模式 | 按月订阅制(SaaS),分设个人基础版与团队协作版;或按查询次数计费 |
| 竞争风险 | 通用对话产品竞争激烈,直接面临ChatGPT Plus Code Interpreter与主流BI工具自带AI功能的挤压 |
| 依据 | 已验证事实 |
企业私有化安全数据分析网关(中间件)
| 产品构想 | 针对企业数据合规痛点,结合PandasAI与DockerSandbox机制,打包为可在企业内网一键部署的安全容器中间件,对接本地大模型(如Ollama/vLLM)并提供安全审计。 |
| 核心功能 | 本地大模型接口适配、代码执行完全隔离沙箱(Docker/Firecracker)、数据脱敏传输层、SQL/Python代码审计日志 |
| 目标用户 | 中大型企业IT架构师、对合规和数据出境有严格要求的金融/医疗/政务软件集成商(AI推测) |
| 难度/周期 | 较高 · 6-10周 · 成本:私有化部署测试环境、安全合规漏洞扫描工具费用 |
| 收费模式 | 软件买断授权费(按节点/CPU核数)+ 年度技术支持维保服务费 |
| 竞争风险 | 开源仓库本身包含商业化ee目录(官方已有Enterprise Offering布局),可能存在专利或客户直接采购官方企业版的竞争风险 |
| 依据 | 已验证事实 |
无代码/低代码平台的数据分析Copilot插件
| 产品构想 | 将PandasAI能力封装为专有插件/扩展组件,嵌入主流开源平台(如Metabase、Superset、Appsmith、Notion等),为现有低代码/BI系统赋能。 |
| 核心功能 | 自然语言转SQL/Pandas操作、即插即用API、自定义Schema导入与Prompt微调模版管理 |
| 目标用户 | 使用开源BI或内部管理后台的开发者、企业信息化实施团队(尚需验证的假设) |
| 难度/周期 | 较低 · 3-5周 · 成本:插件商店入驻成本、轻量测试云主机 |
| 收费模式 | 应用市场单次付费购买、API代理调用差价抽成、企业集成定制服务费 |
| 竞争风险 | 对宿主系统的API变动高度依赖,维护成本受制于第三方平台更新 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
相似项目数据正在完善中,暂不展示(避免误导)
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2023-04-22,最近推送 2025-10-28,发布过 100 个 Release |
| 社区活跃 | Star 23,950 / Fork 2,347 / Issue 24(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | NOASSERTION |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
此项目未提供 Docker 镜像,安装步骤以原仓库 README 为准(涉及依赖安装与环境配置,对新手门槛较高)。