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Sketch：一款智能的Pandas数据分析助手

Sketch是一款为Pandas用户设计的AI代码编写助手，它能够深入理解数据的上下文，从而大大提高建议的相关性。Sketch的使用非常简单，无需在IDE中安装任何插件，只需几秒钟即可开始使用。

安装与基本使用

用户可以通过pip命令轻松安装Sketch：

pip install sketch

使用时，只需导入Sketch库，然后通过.sketch扩展即可在任何Pandas数据框上使用Sketch的功能。

核心功能

Sketch提供了三个主要功能：

1. .sketch.ask：这是一个基本的问答系统，可以根据数据的摘要统计和描述来回答问题。用户可以用它来理解数据、获取更好的列名、提出假设性问题等。

2. .sketch.howto：这是Sketch的基本"代码编写"提示功能。它会返回一个可复制粘贴的代码块，作为解决数据相关问题的起点或终点。用户可以询问如何清理数据、标准化、创建新特征、绘图，甚至构建模型。

3. .sketch.apply：这是一个更高级的提示功能，主要用于数据生成。它可以用来解析字段、生成新特征等。这个功能基于lambdaprompt构建，需要用户设置OpenAI的API密钥。

工作原理

Sketch使用高效的近似算法（数据草图）来快速总结数据，并将这些信息输入到语言模型中。目前，它通过总结列并将这些摘要统计作为附加上下文写入代码编写提示来实现这一点。

灵活的后端选择

Sketch目前默认使用prompts.approx.dev来帮助最小化设置。但用户也可以选择使用预构建的Hugging Face模型（如MPT-7B和StarCoder），这些模型将完全在本地运行。此外，用户还可以直接调用OpenAI的API。

丰富的应用场景

Sketch可以应用于多个数据分析领域，包括：

• 数据编目：进行通用标记（如PII识别）和元数据生成（名称和描述）
• 数据工程：数据清理和屏蔽（合规性）、衍生特征创建和提取
• 数据分析：回答数据问题、数据可视化

总结

Sketch为Pandas用户提供了一个强大而易用的AI辅助工具，能够显著提高数据分析的效率和质量。无论是数据探索、清理还是可视化，Sketch都能为用户提供有价值的建议和代码示例。

sketch/sketch/sketch：一款智能的Pandas数据分析助手

Sketch是一款为Pandas用户设计的AI代码编写助手，它能够深入理解数据的上下文，从而大大提高建议的相关性。Sketch的使用非常简单，无需在IDE中安装任何插件，只需几秒钟即可开始使用。

安装与基本使用

用户可以通过pip命令轻松安装Sketch：

pip install sketch

使用时，只需导入Sketch库，然后通过.sketch扩展即可在任何Pandas数据框上使用Sketch的功能。

核心功能

Sketch提供了三个主要功能：

1. .sketch.ask：这是一个基本的问答系统，可以根据数据的摘要统计和描述来回答问题。用户可以用它来理解数据、获取更好的列名、提出假设性问题等。

2. .sketch.howto：这是Sketch的基本"代码编写"提示功能。它会返回一个可复制粘贴的代码块，作为解决数据相关问题的起点或终点。用户可以询问如何清理数据、标准化、创建新特征、绘图，甚至构建模型。

3. .sketch.apply：这是一个更高级的提示功能，主要用于数据生成。它可以用来解析字段、生成新特征等。这个功能基于lambdaprompt构建，需要用户设置OpenAI的API密钥。

工作原理

Sketch使用高效的近似算法（数据草图）来快速总结数据，并将这些信息输入到语言模型中。目前，它通过总结列并将这些摘要统计作为附加上下文写入代码编写提示来实现这一点。

灵活的后端选择

Sketch目前默认使用prompts.approx.dev来帮助最小化设置。但用户也可以选择使用预构建的Hugging Face模型（如MPT-7B和StarCoder），这些模型将完全在本地运行。此外，用户还可以直接调用OpenAI的API。

丰富的应用场景

Sketch可以应用于多个数据分析领域，包括：

• 数据编目：进行通用标记（如PII识别）和元数据生成（名称和描述）
• 数据工程：数据清理和屏蔽（合规性）、衍生特征创建和提取
• 数据分析：回答数据问题、数据可视化

总结

Sketch为Pandas用户提供了一个强大而易用的AI辅助工具，能够显著提高数据分析的效率和质量。无论是数据探索、清理还是可视化，Sketch都能为用户提供有价值的建议和代码示例。