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Bodo DataFrames 是一个高性能 DataFrame 库， 用于大规模 Python 数据处理，可直接替代 Pandas；只需将： 
import pandas as pd
替换为： 
import bodo.pandas as pd
即可自动扩展和加速 Pandas 工作负载。 由于 Bodo DataFrames 与 Pandas 兼容，它是 LLM 代码生成的理想目标， 易于验证、高效且可扩展，超越了 Pandas 的典型限制。 我们的集成包提供了一个工具包，使 Agent 能够使用 Bodo DataFrames 高效且可扩展地回答关于大型数据集的问题。 在底层，Bodo DataFrames 使用惰性求值来优化 Pandas 操作序列， 通过流式传输数据处理超出内存的数据集，并利用基于 MPI 的高性能计算技术实现高效的并行执行， 可以轻松从笔记本电脑扩展到大型集群。

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安装与设置

pip
pip install -U langchain_bodo

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工具包

langchain-bodo 包提供了创建可使用 Bodo DataFrames 回答大型数据集问题的 Agent 的功能。 有关更详细的使用示例，请参阅 Bodo DataFrames 工具页面。 注意：此功能在底层使用 Python Agent，该 Agent 会执行 LLM 生成的 Python 代码——如果 LLM 生成的 Python 代码有害，可能存在风险。请谨慎使用。 
from langchain_bodo import create_bodo_dataframes_agent

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使用示例

在运行以下代码之前，请复制 titanic 数据集 并在本地保存为 titanic.csv。 
import bodo.pandas as pd
from langchain_openai import OpenAI

df = pd.read_csv("titanic.csv")
agent = create_bodo_dataframes_agent(
    OpenAI(temperature=0), df, verbose=True, allow_dangerous_code=True
)

agent.invoke("how many rows are there?")

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: I can use the len() function to get the number of rows in the dataframe.
Action: python_repl_ast
Action Input: len(df)891891 is the number of rows in the dataframe.
Final Answer: 891

> Finished chain.

{'input': 'how many rows are there?', 'output': '891'}
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