Pandas駆動のデータエージェントツール
read_csv、groupby、merge、describe操作のためのツール定義を学びます。
「Pandas駆動のデータエージェントツール」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン2/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。
データエージェント向けPandasツール
任意のコードを生成する代わりに、明確に定義されたpandasツールのセットをデータエージェントに提供できます。各ツールは特定のデータ操作を実行し、構造化された結果を返します。
この方法は、自由形式のコード生成よりも安全で予測しやすいものです。エージェントはゼロからコードを書くのではなく、ツールを選択して連鎖させます。
ツール：read_csv
あらゆるデータ分析セッションの入り口となるツールです。read_csvはCSVファイルをメモリに読み込み、形状と列の説明を返すため、エージェントは処理対象のデータを把握できます。
import pandas as pd
from typing import Optional
# In-memory dataframe store (shared across tool calls in one session)
dataframes = {}
def read_csv(path: str, df_name: str = 'df') -> dict:
'''Load a CSV file and return schema info.'''
df = pd.read_csv(path)
dataframes[df_name] = df
return {
'df_name': df_name,
'rows': len(df),
'columns': list(df.columns),
'dtypes': df.dtypes.astype(str).to_dict(),
'sample': df.head(3).to_dict(orient='records'),
'null_counts': df.isnull().sum().to_dict()
}
# Agent usage:
result = read_csv('orders.csv', 'orders')
print(f"Loaded {result['rows']} rows, columns: {result['columns']}")ツール：filter_dataframe
条件文字列に基づいて行をフィルタリングします。条件はdf.query()を使用してデータフレームに対して評価されます。df.query()は、安全な範囲のpandas式をサポートしています。
def filter_dataframe(df_name: str, condition: str, result_name: str = None) -> dict:
'''Filter rows matching condition. Returns filtered dataframe info.'''
df = dataframes.get(df_name)
if df is None:
return {'error': f'Dataframe {df_name!r} not found. Call read_csv first.'}
try:
filtered = df.query(condition)
store_name = result_name or f'{df_name}_filtered'
dataframes[store_name] = filtered
return {
'df_name': store_name,
'rows_before': len(df),
'rows_after': len(filtered),
'sample': filtered.head(3).to_dict(orient='records')
}
except Exception as e:
return {'error': f'Filter error: {e}'}
# Example: filter orders from 2024
result = filter_dataframe('orders', 'order_date >= "2024-01-01"', 'orders_2024')
print(f"Filtered to {result['rows_after']} rows")ツール：groupby_aggregate
列ごとに行をグループ化し、集計値を計算します。合計、平均、カテゴリ別の件数など、データ分析で最もよく必要になる処理の一つです。
def groupby_aggregate(df_name: str, group_column: str,
agg_column: str, agg_func: str) -> dict:
'''Group by column and aggregate. agg_func: sum, mean, count, min, max, median'''
df = dataframes.get(df_name)
if df is None:
return {'error': f'Dataframe {df_name!r} not found'}
VALID_FUNCS = {'sum', 'mean', 'count', 'min', 'max', 'median', 'std'}
if agg_func not in VALID_FUNCS:
return {'error': f'Invalid agg_func. Choose from: {VALID_FUNCS}'}
try:
result = df.groupby(group_column)[agg_column].agg(agg_func).reset_index()
result.columns = [group_column, f'{agg_column}_{agg_func}']
result = result.sort_values(f'{agg_column}_{agg_func}', ascending=False)
return {
'result': result.head(20).to_dict(orient='records'),
'total_groups': len(result)
}
except Exception as e:
return {'error': str(e)}
# Agent call: total revenue by product category
print(groupby_aggregate('orders', 'category', 'revenue', 'sum'))ツール：merge_dataframes
共通のキーを使って2つのデータフレームを結合します。これにより、複数のファイルのデータを組み合わせられます。たとえば、注文データと顧客テーブルを結合して顧客名を取得できます。
def merge_dataframes(df1_name: str, df2_name: str,
on: str, how: str = 'inner',
result_name: str = 'merged') -> dict:
'''Join two dataframes on a key column.'''
df1 = dataframes.get(df1_name)
df2 = dataframes.get(df2_name)
if df1 is None:
return {'error': f'{df1_name!r} not found'}
if df2 is None:
return {'error': f'{df2_name!r} not found'}
VALID_HOW = {'inner', 'left', 'right', 'outer'}
if how not in VALID_HOW:
return {'error': f'Invalid join type. Choose from: {VALID_HOW}'}
try:
merged = df1.merge(df2, on=on, how=how)
dataframes[result_name] = merged
return {
'df_name': result_name,
'rows': len(merged),
'columns': list(merged.columns),
'sample': merged.head(3).to_dict(orient='records')
}
except Exception as e:
return {'error': str(e)}
# Join orders with customers on customer_id
print(merge_dataframes('orders', 'customers', on='customer_id'))ツール：describe_dataframe
データフレームの統計的な概要を返します。通常、データを読み込んだ後にエージェントが最初に呼び出すツールで、分布、範囲、潜在的なデータ品質の問題を把握するために使用します。
def describe_dataframe(df_name: str) -> dict:
'''Return statistical summary and data quality info.'''
df = dataframes.get(df_name)
if df is None:
return {'error': f'Dataframe {df_name!r} not found'}
# Numeric stats
numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()
stats = {}
for col in numeric_cols:
s = df[col].describe()
stats[col] = {
'min': round(float(s['min']), 4),
'max': round(float(s['max']), 4),
'mean': round(float(s['mean']), 4),
'median': round(float(df[col].median()), 4),
'std': round(float(s['std']), 4),
'nulls': int(df[col].isnull().sum())
}
# Categorical columns summary
cat_cols = df.select_dtypes(include='object').columns.tolist()
cat_stats = {
col: {
'unique_values': df[col].nunique(),
'top_3': df[col].value_counts().head(3).to_dict()
}
for col in cat_cols
}
return {'numeric': stats, 'categorical': cat_stats, 'total_rows': len(df)}ツール：sort_and_top_n
列で並べ替えた上位N行を返します。「トップ顧客」「優れた商品」「最高収益」といった種類の質問に役立ちます。
def sort_and_top_n(df_name: str, sort_column: str,
n: int = 10, ascending: bool = False) -> dict:
'''Return top N rows sorted by column.'''
df = dataframes.get(df_name)
if df is None:
return {'error': f'{df_name!r} not found'}
if sort_column not in df.columns:
return {'error': f'Column {sort_column!r} not found. Available: {list(df.columns)}'}
sorted_df = df.sort_values(sort_column, ascending=ascending)
top = sorted_df.head(n)
return {
'rows': top.to_dict(orient='records'),
'total_rows_in_df': len(df),
'sort_column': sort_column,
'sort_order': 'ascending' if ascending else 'descending'
}
# Top 5 orders by total value
print(sort_and_top_n('orders', 'total_amount', n=5))ツール：pivot_table
ピボットテーブルを作成します。これは、2つのカテゴリ列をクロス集計し、集計値を示すものです。「地域別・商品カテゴリ別の収益」のような質問に最適です。
def pivot_table(df_name: str, index: str, columns: str,
values: str, aggfunc: str = 'sum') -> dict:
'''Create a pivot table.'''
df = dataframes.get(df_name)
if df is None:
return {'error': f'{df_name!r} not found'}
VALID_FUNCS = {'sum', 'mean', 'count', 'min', 'max'}
if aggfunc not in VALID_FUNCS:
return {'error': f'Invalid aggfunc. Choose from: {VALID_FUNCS}'}
try:
pivot = df.pivot_table(
index=index, columns=columns,
values=values, aggfunc=aggfunc,
fill_value=0
)
# Convert to nested dict for JSON serialization
result = pivot.round(2).to_dict()
return {
'pivot': result,
'index': index,
'columns': columns,
'values': values,
'aggfunc': aggfunc
}
except Exception as e:
return {'error': str(e)}ツール：calculate_metric
既存のデータフレーム列から、収益成長率、コンバージョン率、解約率など、単一のビジネス指標を計算します。LLMにpandas式を書かせるよりも正確です。
def calculate_metric(df_name: str, metric: str, params: dict = None) -> dict:
'''Calculate a named business metric from the dataframe.'''
df = dataframes.get(df_name)
if df is None:
return {'error': f'{df_name!r} not found'}
params = params or {}
try:
if metric == 'conversion_rate':
total_col = params.get('total_column', 'total')
converted_col = params.get('converted_column', 'converted')
rate = df[converted_col].sum() / df[total_col].sum() * 100
return {'metric': 'conversion_rate', 'value': round(rate, 2), 'unit': '%'}
elif metric == 'average_order_value':
revenue_col = params.get('revenue_column', 'revenue')
count_col = params.get('count_column', 'order_count')
aov = df[revenue_col].sum() / df[count_col].sum()
return {'metric': 'average_order_value', 'value': round(aov, 2)}
else:
return {'error': f'Unknown metric: {metric}'}
except Exception as e:
return {'error': str(e)}LLMエージェントへのツール登録
OpenAIのfunction-calling形式を使用して、すべてのpandasツールをLLMエージェントに登録します。エージェントはユーザーの質問に基づいて呼び出すツールを決定します。
tools = [
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'read_csv',
'description': 'Load a CSV file for analysis',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'path': {'type': 'string', 'description': 'Path to CSV file'},
'df_name': {'type': 'string', 'description': 'Name to reference this dataframe'}
},
'required': ['path']
}
}
},
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'groupby_aggregate',
'description': 'Group data by a column and compute sum, mean, count, min, max, or median',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'df_name': {'type': 'string'},
'group_column': {'type': 'string'},
'agg_column': {'type': 'string'},
'agg_func': {'type': 'string', 'enum': ['sum', 'mean', 'count', 'min', 'max', 'median']}
},
'required': ['df_name', 'group_column', 'agg_column', 'agg_func']
}
}
}
]
if __name__ == '__main__':
print('Registered tools:')
for t in tools:
fn = t['function']
print(f" - {fn['name']}: {fn['description']}")
複数のツールの連鎖
複雑な質問には、複数のツールを連鎖させる必要があります。エージェントは、あるツールの出力を次のツールの入力として使用しながら、順番に呼び出します。次のツールを呼び出す前に、各ツールの結果がエージェントへ返されます。
import json
import openai
import os
client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
TOOL_MAP = {
'read_csv': read_csv,
'filter_dataframe': filter_dataframe,
'groupby_aggregate': groupby_aggregate,
'describe_dataframe': describe_dataframe,
'merge_dataframes': merge_dataframes,
'sort_and_top_n': sort_and_top_n
}
def run_data_agent(question, data_paths):
messages = [
{'role': 'system', 'content': f'You are a data analyst. Available data: {data_paths}'},
{'role': 'user', 'content': question}
]
for _ in range(10): # max 10 tool calls
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o', messages=messages, tools=tools
)
msg = response.choices[0].message
if not msg.tool_calls:
return msg.content # final answer
messages.append(msg)
for call in msg.tool_calls:
fn = TOOL_MAP[call.function.name]
args = json.loads(call.function.arguments)
result = fn(**args)
messages.append({'role': 'tool', 'tool_call_id': call.id,
'content': json.dumps(result)})
return 'Max tool calls reached'理解度チェック
コードインタープリターパターンを使用する場合と比べて、データエージェントにpandasツールを提供する主な利点は何ですか。
まとめ：Pandasベースのデータエージェントツール
Pandasツールは、データエージェントに安全で明確に定義された処理を提供します。処理には、read_csv、filter_dataframe、groupby_aggregate、merge_dataframes、describe_dataframe、sort_and_top_n、pivot_tableがあります。
各ツールは入力を検証し、エラーを適切に処理して、構造化された結果を返します。OpenAIのfunction-calling形式でツールを登録すると、エージェントはツール呼び出しを自動的に連鎖させ、複雑な複数ステップのデータに関する質問に回答できます。
よくある質問
「Pandas駆動のデータエージェントツール」レッスンは無料ですか？
はい。「Pandas駆動のデータエージェントツール」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。
「Pandas駆動のデータエージェントツール」で何を学びますか？
read_csv、groupby、merge、describe操作のためのツール定義を学びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/4です。
「Pandas駆動のデータエージェントツール」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- データ分析のためのCode Interpreterパターン
- Pandas駆動のデータエージェントツール
- グラフと可視化の自動生成
- 統計サマリーエージェント