pandas-ai は何をしますか？
Pandas DataFrames上の対話型スキルレイヤー。自然言語を実行可能なクリーニング、フィルタリング、プロットスクリプトに変換します。
概要
pandas-dev/pandas-aiは、Pandas DataFramesと対話するためのAIスキルです。ユーザーが自然言語でデータ分析タスクを記述すると、AIがそれを解釈し、対応するPythonコード（Pandas操作）を生成・実行します。これにより、データの前処理、探索的データ分析、可視化をコードを書かずに行えます。
使用方法
以下のような自然言語の指示をAIエージェントに与えることで利用できます：
- 「DataFrame 'df' から欠損値を含む行を削除して」
- 「'sales' 列が1000以上の行だけをフィルタリングして」
- 「'date' 列でグループ化し、各グループの平均値を計算して」
- 「'price' と 'quantity' の散布図を描画して」
AIエージェントはこれらの指示を解析し、適切なPandasコードを生成して実行します。
サポートされるプラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のAIエージェントプラットフォーム（カスタム設定により対応可能）
機能
- 自然言語からコードへの変換: 日常的な英語の指示をPandas操作に変換します。
- データクリーニング: 欠損値処理、重複除去、型変換など。
- フィルタリングと選択: 条件に基づく行・列の選択。
- 集約とグループ化:
groupby、pivot_table、集計関数。 - 可視化: Matplotlib/Seabornを使用したプロットの生成。
- エラーハンドリング: 生成されたコードのエラーを自動検出し、修正を試みます。
設定
環境変数や設定ファイルで動作をカスタマイズできます：
PANDAS_AI_MODEL: 使用するデフォルトのAIモデル（例：gpt-4, claude-3）PANDAS_AI_MAX_ITERATIONS: コード生成・実行の最大試行回数PANDAS_AI_SAFE_MODE: 危険な操作（例：データの削除）を確認する安全モード
例
import pandas as pd
# サンプルデータ
sales_data = {
'date': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03'],
'product': ['A', 'B', 'A'],
'revenue': [100, 200, 150]
}
df = pd.DataFrame(sales_data)
# 自然言語での操作指示
# 「各製品の合計収益を計算して棒グラフで表示して」
# AIが以下のコードを生成：
result = df.groupby('product')['revenue'].sum()
result.plot(kind='bar')
注意事項
- このスキルはサンプルデータや小さなデータセットでの使用を想定しています。大規模データセットではパフォーマンスに注意してください。
- 生成されたコードは常にレビューすることを推奨します。自動実行により意図しないデータ変更が発生する可能性があります。
- 機密データを扱う場合は、安全モードを有効にしてください。