python调用deepseek的模型对表格进行数据分析

### 使用 Python 调用 DeepSeek 模型处理和分析表格数据 为了实现通过 Python 调用 DeepSeek 模型来处理和分析表格数据，可以按照以下方法完成： #### 数据加载与预处理 在开始调用模型前，需先将 Excel 表格中的数据读取到内存中并进行必要的清理工作。通常会使用 `pandas` 库来进行此操作。 ```python import pandas as pd # 加载Excel文件路径 file_path = r'F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots中文翻译.xlsx' # 将Excel表转换成DataFrame对象 data_frame = pd.read_excel(file_path) # 查看数据结构以便后续处理 print(data_frame.head()) ``` 上述代码片段展示了如何利用 Pandas 来导入指定位置上的 Excel 文件，并将其转化为 DataFrame 对象用于进一步的操作[^2]。 #### 初始化DeepSeek API接口 要调用 DeepSeek 的服务，则需要设置好相应的API参数以及认证信息（如果适用）。这里假设已经获取到了合法访问权限下的客户端实例化方式如下所示: ```python from deepseek import DSClient client = DSClient(api_key="your_api_key_here", base_url="https://api.deepseek.com/v1") ``` 注意替换 `"your_api_key_here"` 和 URL 地址为你实际拥有的密钥及服务器地址[^4]。 #### 构建请求体并向DeepSeek发送查询 构建合适的输入格式对于获得高质量的结果至关重要。下面的例子说明了怎样把先前准备好的 dataframe 中的部分列作为提示传递给 LLM 进行推理计算: ```python def generate_prompt(row): """Generate a prompt based on the row data.""" return f"Analyze this record: {row['ColumnA']} and {row['ColumnB']}. Provide insights." prompts = [generate_prompt(row) for _, row in data_frame.iterrows()] responses = [] for i, prompt in enumerate(prompts[:min(len(prompts), 10)]): # Limit to first ten records. response = client.generate(prompt=prompt) responses.append(response.text.strip()) data_frame["Analysis"] = responses ``` 在此部分中，我们遍历每一行记录生成对应的提问字符串并通过迭代器逐条提交至远程服务平台得到返回值后再存入新的字段里保存起来供以后查看或者绘图展示之用[^3]。 #### 结果可视化 最后一步就是依据所获知的信息制作图表等形式直观呈现出来便于理解接受程度更高的结论形式比如柱状图、饼图等等都可以尝试应用其中一种表现手法即可满足需求。 ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.pie(data_frame['SomeValue'].value_counts(), labels=data_frame['SomeCategory'].unique(), autopct='%1.1f%%') plt.title('Distribution of Categories') output_image_path = r"F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots.png" plt.savefig(output_image_path) ``` 以上即完成了从原始资料提取直至最终成果展现全过程描述。 ---