首页langchain dataframe

langchain dataframe

时间: 2025-02-25 18:46:22 AIGC 浏览: 60

### 关于 LangChain 中 DataFrame 的使用在 LangChain API 0.2 版本中，`DataFrame` 是一种用于处理结构化数据的重要工具。通过 `LangChain Runnable` 和 `LangChain 表达式语言 (LCEL)` 可以实现对 `pandas.DataFrame` 对象的操作和转换[^1]。 #### 创建 DataFrame 实例可以利用 Python 的 pandas 库来创建一个简单的 `DataFrame`： ```python import pandas as pd data = { 'id': [1, 2, 3], 'text': ['hello', 'world', 'langchain'] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` #### 使用 LCEL 处理 DataFrame 为了更好地集成到 LangChain 工作流当中，可以通过定义表达式来进行诸如过滤、映射等操作。例如，假设有一个包含文档 ID 和对应文本内容的数据框，则可通过如下方式提取特定条件下的记录： ```python from langchain import runnable filtered_df = df[df['id'] > 1].reset_index(drop=True) expr = runnable.Expression( "lambda row: {'doc_id': str(row.id), 'content': row.text.upper()}" ) transformed_data = expr.map(filtered_df.to_dict('records')) for item in transformed_data: print(item) ``` 上述代码片段展示了如何基于给定的条件筛选并转换每一行中的字段值，最终得到一个新的字典列表作为输出结果。 #### 集成自定义模型进行推理当涉及到更复杂的自然语言处理任务时，还可以考虑将预训练的语言模型引入进来。比如，在 GPT-LLM-Trainer 提供的方法基础上，能够加载本地微调后的大型语言模型，并将其应用于从 `DataFrame` 获取的文本上执行分类或其他预测工作[^2]。

阅读全文