通过AiPy实现自动化数据清洗
数据清洗是数据分析中最耗时的环节之一,传统方法需要手动编写Python代码处理缺失值、格式转换等问题。AiPy通过以下步骤解决这一痛点:
- 自然语言描述任务:使用类似
ai("清理sales.csv中的缺失值并用中位数填充")
的指令,系统自动生成代码 - 自动库管理:如需pandas等库,会提示安装确认
- Correção inteligente de erros:通过AST检测并修复代码语法错误
- visualização:可追加
ai("显示清理后的数据分布")
Resultados da verificação
进阶技巧:在Python模式中使用%hist
查看历史生成代码,保存为脚本复用。对于复杂清洗流程,可分阶段执行多个ai()指令。
Essa resposta foi extraída do artigoAiPy: automatizando a tarefa de executar o código Python para análise de dadosO