2 dépôts
Maintains pandas DataFrames and other rich data structures across conversation turns for iterative analysis.
Distinct from Structured Data Management: Distinct from Structured Data Management: focuses on preserving in-memory data structures across conversational turns rather than defining application-level data schemas.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Session-Persistent DataFrames. Refine with filters or upvote what's useful.
TaskWeaver is an LLM agent framework that interprets natural language requests and executes them as Python code, SQL queries, or shell commands. It functions as a conversational code interpreter that maintains stateful data structures across turns, generating executable code from user prompts within a session-based environment. The system is designed as a self-hosted AI agent platform that can be deployed in Docker, managing sessions and providing a web UI for data analytics and automation tasks. The framework distinguishes itself through a role-based multi-agent architecture that divides the
TaskWeaver maintains rich data structures like pandas DataFrames across conversation turns for iterative analysis.
dtale est une grille interactive basée sur le web et un visualiseur pour les dataframes pandas, conçu comme un outil d'analyse exploratoire des données. Il fournit une interface basée sur le navigateur pour analyser les structures de données tabulaires, permettant aux utilisateurs de calculer des statistiques, de détecter des valeurs aberrantes et de calculer des corrélations sans écrire de code manuel. Le projet fonctionne comme un visualiseur de données intégré qui peut être intégré dans des applications web via des iframes ou des routes personnalisées, avec une prise en charge spécifique pour Django, Flask et Streamlit. Il permet l'exploration des jeux de données grâce à une combinaison d'une grille de données interactive et d'une bibliothèque de visualisation de données capable de générer des histogrammes, des boîtes à moustaches et des graphiques de dispersion 3D. La plateforme couvre un large éventail de capacités de gestion et d'analyse de données, notamment le nettoyage des données tabulaires, le remodelage et le filtrage interactif. Elle inclut des outils d'observabilité pour l'analyse des données manquantes, le calcul de corrélation et le score de puissance prédictive. Pour la gestion de session, elle prend en charge le suivi multi-instance et la persistance de l'état à travers les processus de travail concurrents. L'interface est protégée par une authentification par nom d'utilisateur et mot de passe et prend en charge l'ingestion de données à partir de fichiers délimités, de feuilles de calcul et de datastores ArcticDB.
Persists and shares the state of analyzed pandas DataFrames across multiple sessions or worker processes.