Используйте ai.summarize с pandas

Функция ai.summarize использует генерированный ИИ для создания сводок входного текста с одной строкой кода. Функция может суммировать значения из одного столбца кадра данных или значений во всех столбцах.

Замечание

• В этой статье описывается использование ai.summarize с pandas. Сведения об использовании ai.summarize с PySpark см. в этой статье.
• См. другие функции ИИ в этой статье.
• Узнайте, как настроить конфигурацию функций ИИ.

Обзор

Функция ai.summarize расширяет класс серии pandas. Чтобы суммировать каждое значение строки из этого столбца отдельно, вызовите функцию в текстовом столбце dataFrame pandas . Вы также можете вызвать функцию ai.summarize для всего кадра данных, чтобы суммировать значения во всех столбцах.

Функция возвращает серию pandas, содержащую сводки, которые можно хранить в новом столбце DataFrame.

Синтаксис

Суммирование значений из одного столбца

df["summaries"] = df["text"].ai.summarize()

Суммирование значений во всех столбцах

df["summaries"] = df.ai.summarize()

Параметры

Имя	Description
instructions Необязательно	Строка, содержащая больше контекста для модели ИИ, например указание длины выходных данных, тон или многое другое. Более точные инструкции будут давать лучшие результаты.

Возвраты

Функция возвращает ряд pandas , содержащий сводки для каждой входной текстовой строки. Если входной текст null, результат null.

Example

Суммирование значений из одного столбца

# This code uses AI. Always review output for mistakes.

df= pd.DataFrame([
        ("Microsoft Teams", "2017",
        """
        The ultimate messaging app for your organization—a workspace for real-time 
        collaboration and communication, meetings, file and app sharing, and even the 
        occasional emoji! All in one place, all in the open, all accessible to everyone.
        """),
        ("Microsoft Fabric", "2023",
        """
        An enterprise-ready, end-to-end analytics platform that unifies data movement, 
        data processing, ingestion, transformation, and report building into a seamless, 
        user-friendly SaaS experience. Transform raw data into actionable insights.
        """)
    ], columns=["product", "release_year", "description"])

df["summaries"] = df["description"].ai.summarize()
display(df)

В этом примере ячейка кода предоставляет следующие выходные данные:

Суммирование значений во всех столбцах

# This code uses AI. Always review output for mistakes.

df= pd.DataFrame([
        ("Microsoft Teams", "2017",
        """
        The ultimate messaging app for your organization—a workspace for real-time 
        collaboration and communication, meetings, file and app sharing, and even the 
        occasional emoji! All in one place, all in the open, all accessible to everyone.
        """),
        ("Microsoft Fabric", "2023",
        """
        An enterprise-ready, end-to-end analytics platform that unifies data movement, 
        data processing, ingestion, transformation, and report building into a seamless, 
        user-friendly SaaS experience. Transform raw data into actionable insights.
        """)
    ], columns=["product", "release_year", "description"])

df["summaries"] = df.ai.summarize()
display(df)

В этом примере ячейка кода предоставляет следующие выходные данные:

Связанный контент

• Используйте ai.summarize вместе с PySpark.

• Определение тональности с использованием ai.analyze_sentiment.

• Классифицируйте текст с помощью ai.classify.

• Создайте векторные представления с помощью ai.embed.

• Извлеките сущности с ai_extract.

• Исправьте грамматику с ai.fix_grammar.

• Отвечайте на настраиваемые запросы пользователей с ai.generate_response.

• Вычислите сходство с ai.similarity.

• Перевод текста с помощью ai.translate.

• Дополнительные сведения о полном наборе функций ИИ.

• Настройка конфигурации функций ИИ.

• Мы упустили какую-то функцию, которая вам нужна? Предложите это на форуме "Фабрика идей".