Sketch

Sketch : Assistant d’écriture de code par AI pour Pandas

Sketch est un assistant d’écriture de code alimenté par AI conçu pour améliorer l’expérience des scientifiques et des analystes de données qui travaillent avec les DataFrames de pandas. Il comprend le contexte de vos données, fournit des suggestions de code plus pertinentes et précises, et peut être utilisé en quelques secondes sans nécessiter de plug-ins IDE.

Qu’est-ce que Sketch ?

Sketch est un outil qui aide les utilisateurs à écrire du code plus efficacement lorsqu’ils travaillent avec les DataFrames de pandas. Il utilise AI pour comprendre la structure et le contenu de vos données, ce qui lui permet de fournir des suggestions de code contextuelles. Cela facilite et accélère l’exécution de diverses tâches d’analyse de données.

Comment fonctionne Sketch ?

Sketch exploite des algorithmes d’approximation efficaces (croquis de données) pour résumer rapidement vos données. Ces informations résumées sont ensuite introduites dans des modèles de langage pour générer des suggestions de code. Actuellement, Sketch résume les colonnes et utilise ces statistiques de résumé comme contexte pour l’invite d’écriture de code. L’objectif est, à terme, d’introduire ces croquis directement dans des modèles de base « données + langage » sur mesure pour obtenir des résultats encore plus précis.

Principales caractéristiques et avantages

• Suggestions contextuelles: Sketch comprend le contexte de vos données, ce qui permet d’obtenir des suggestions de code plus pertinentes et précises.
• Configuration rapide: Il peut être installé et utilisé en quelques secondes, ce qui vous permet d’améliorer immédiatement votre flux de travail d’analyse de données.
• Aucun plug-in IDE requis: Sketch ne nécessite aucun plug-in IDE, ce qui le rend facile à intégrer à votre flux de travail existant.
• Interface en langage naturel: Offre une interface en langage naturel pour naviguer dans de nombreuses tâches dans le paysage de la pile de données.

Comment utiliser Sketch

1. Installation:

   Installez Sketch à l’aide de pip :

pip install sketch ``` 2. Importer Sketch:

Importez la bibliothèque Sketch dans votre script Python ou Jupyter Notebook :

```python

import sketch ``` 3. Accéder à l’extension Sketch:

L’extension `.sketch` est désormais disponible sur n’importe quel DataFrame de pandas :

```python

df.sketch.ask("Quelles sont les colonnes de type entier ?") df.sketch.howto("Tracer les ventes en fonction du temps") df['review_keywords'] = df.sketch.apply("Mots-clés pour la critique [{{ review_text }}] du produit [{{ product_name }}] (séparés par des virgules) 😊 df['capitol'] = pd.DataFrame({'State': ['Colorado', 'Kansas', 'California', 'New York']}).sketch.apply("Quelle est la capitale de [{{ State }}] ?") ```

Fonctions de Sketch

• .sketch.ask: Un système de questions-réponses qui fournit des réponses textuelles basées sur les statistiques récapitulatives et la description des données.
• .sketch.howto: Génère des blocs de code pour diverses tâches liées aux données, telles que le nettoyage, la normalisation, la création de fonctionnalités, le traçage et la création de modèles.
• .sketch.apply: Une invite avancée utile pour la génération de données, l’analyse des champs et la création de nouvelles fonctionnalités.

Exécution locale

Sketch prend également en charge l’exécution directe avec les modèles Hugging Face prédéfinis (MPT-7B et StarCoder) ou OpenAI en définissant les variables d’environnement appropriées.

os.environ['LAMBDAPROMPT_BACKEND'] = 'StarCoder'
os.environ['SKETCH_USE_REMOTE_LAMBDAPROMPT'] = 'False'
os.environ['HF_ACCESS_TOKEN'] = 'your_hugging_face_token'

À qui s’adresse Sketch ?

Sketch est idéal pour :

• Les scientifiques des données: Accélérer l’exploration et l’analyse des données.
• Les analystes de données: Simplifier les tâches complexes de manipulation de données.
• Les ingénieurs en apprentissage automatique: Rationaliser l’ingénierie des fonctionnalités et la création de modèles.
• Toute personne travaillant avec Pandas DataFrames: Améliorer la productivité et réduire le temps de codage.

Pourquoi choisir Sketch ?

• Amélioration de la qualité du code: Les suggestions contextuelles mènent à un code meilleur et plus précis.
• Gain de temps: Automatise la génération de code, libérant ainsi du temps pour des tâches plus critiques.
• Facilité d’utilisation: L’installation simple et l’API intuitive le rendent accessible aux utilisateurs de tous les niveaux de compétence.

Sketch simplifie les tâches d’analyse de données et facilite la navigation dans le paysage de l’analyse de données. Sa capacité à comprendre le contexte des données et à générer des suggestions de code pertinentes en fait un atout précieux pour tout professionnel des données.