cookbook/tools/pandas_tool.py
from agno.agent import Agent
from agno.tools.pandas import PandasTools
# 使用 PandasTools 创建一个代理
agent = Agent(tools=[PandasTools()])
# 示例：使用示例数据创建数据帧并获取前 5 行
agent.print_response("""
请执行以下任务：
1. 使用 DataFrame() 和以下示例数据创建一个名为 'sales_data' 的 pandas 数据帧：
{'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05'],
'product': ['Widget A', 'Widget B', 'Widget A', 'Widget C', 'Widget B'],
'quantity': [10, 15, 8, 12, 20],
'price': [9.99, 15.99, 9.99, 12.99, 15.99]}
2. 显示 sales_data 数据帧的前 5 行
""")
Toolkit 参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
dataframes | Dict[str, pd.DataFrame] | {} | 用于存储 Pandas DataFrames 的字典，以其名称作为键。 |
create_pandas_dataframe | function | - | 注册用于创建 Pandas DataFrame 的函数。 |
run_dataframe_operation | function | - | 注册用于在 Pandas DataFrame 上运行操作的函数。 |
Toolkit 函数
| 函数 | 描述 |
|---|---|
create_pandas_dataframe | 使用指定的函数 create_using_function 和参数 function_parameters 创建一个名为 dataframe_name 的 Pandas DataFrame。参数包括用于 DataFrame 名称的 ‘dataframe_name’，用于创建它的函数的 ‘create_using_function’（例如 ‘read_csv’），以及函数所需的参数的 ‘function_parameters’。如果成功，则返回创建的 DataFrame 的名称，否则返回错误消息。 |
run_dataframe_operation | 使用参数 operation_parameters 在名为 dataframe_name 的 DataFrame 上运行指定的 operation。参数包括要操作的 DataFrame 的 ‘dataframe_name’，要执行的操作的 ‘operation’（例如 ‘head’、‘tail’），以及操作所需的参数的 ‘operation_parameters’。如果成功，则返回操作的结果，否则返回错误消息。 |