Sketch：专为pandas用户设计的AI代码编写助手

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Sketch官网地址：https://github.com/approximatelabs/sketch

Sketch 是一款专为 pandas 用户设计的 AI 代码编写助手，能够理解数据的上下文，从而提供更相关的代码建议。它无需在 IDE 中添加插件，几秒钟内即可使用，极大地简化了数据分析工作流程。

Sketch的核心功能

智能问答系统：通过 `.sketch.ask`，用户可以快速获取关于数据的文本回答，帮助理解数据结构和内容。
代码生成：使用 `.sketch.howto`，用户可以生成可复制的代码块，用于数据清洗、特征创建、可视化等任务。
数据生成与处理：通过 `.sketch.apply`，用户可以解析字段、生成新特征，甚至进行复杂的数据处理。
本地与云端支持：支持本地运行 Hugging Face 模型，也支持通过 OpenAI API 进行云端处理。

Sketch的使用案例

数据目录管理：自动生成数据标签和元数据，帮助用户快速了解数据集。
数据工程：进行数据清洗、脱敏、特征提取等操作，确保数据合规性。
数据分析：通过自然语言提问，快速获取数据洞察和可视化结果。

如何使用Sketch

1. 安装 Sketch：`pip install sketch`
2. 导入 Sketch：`import sketch`
3. 使用 `.sketch` 扩展功能，如 `df.sketch.ask(\\\”哪些列是整数类型

\\\”)` 或 `df.sketch.howto(\\\”绘制销售额与时间的关系图\\\”)`。
4. 对于高级功能，如 `.sketch.apply`，需设置 OpenAI API 密钥：`OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY`。

Sketch常见问题：

Q:: Sketch 是否需要安装插件？
A: 不需要，Sketch 可以直接通过 pip 安装并使用，无需在 IDE 中添加插件。
Q:: Sketch 支持哪些模型？
A: Sketch 支持 Hugging Face 的 MPT-7B 和 StarCoder 模型，也支持 OpenAI 的 API。
Q:: 如何本地运行 Sketch？
A: 通过设置环境变量 `LAMBDAPROMPT_BACKEND` 和 `SKETCH_USE_REMOTE_LAMBDAPROMPT`，可以在本地运行 Hugging Face 模型。12:[\”$