{"id":474535,"date":"2025-09-10T21:00:42","date_gmt":"2025-09-10T21:00:42","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=474535"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=474535","title":{"rendered":"\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f GPT: Python-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f DataFrame<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u043c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0412\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 «\u0414\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/a>» \u043f\u0440\u043e \u0441\u043c\u0435\u043d\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u043a\u0430\u0442 \u0432 «\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443» \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 30 \u043b\u0435\u0442. \u0418 \u0434\u0430, \u044f \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u041f\u0438\u0442\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n

\u0421\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u043e<\/strong>, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e nan \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0434\u0430\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b.<\/p>\n

\u0411\u0443\u0434\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0438\u043a\u0430, \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u043e\u0434\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0443 \u0434\u043e\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0430. \u0418 \u0443 \u0430\u0434\u0432\u043e\u043a\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n

\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u044b<\/strong> \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n

\u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0430 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0437\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f, \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e, \u0434\u043e \u043a\u0443\u0447\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u043d\u044c \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n

\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e. \u0412\u0441\u0451 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0443, \u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442 \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432, \u0430 \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u043d\u0430 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n

\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u0430\u043b\u0435\u043d\u0434\u0430\u0440\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439. <\/p>\n

\"\u0412\u0441\u0451<\/p>\n
\u0412\u0441\u0451 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0418\u0442\u0430\u043a \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0444\u0443\u043d\u0446\u0438\u044f<\/p>\n

import pandas as pd import numpy as np  def generate_df_prompt(df, table_name):     prompt_parts = []     prompt_parts.append(         \"\u0422\u044b \u2014 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\\n\"         \"\u0422\u0432\u043e\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435, \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \"         \"\u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u044f \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u00ab\u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430\u00bb. \"         \"\u0412\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u044b \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u044b \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438. \"         \"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438\\n\"         \"\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432:\"         \"\\n- \u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e, \u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430\/\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u043a.\"         \"\\n- \u041d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.\"         \"\\n \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u044f \u043e\u043f\u0438\u0448\u0443 \u0442\u0435\u0431\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443,  \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435: '\u0422\u0438\u043f, \u0438\u043c\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e nan \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439', \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u0430\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435:\"         f\"\\n\\n\u0415\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 {table_name} \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438:\"     )          for column in df.columns:         dtype = df[column].dtype         non_null_count = df[column].count()         total_count = len(df[column])         nan_count = df[column].isna().sum()         nan_info = f\"\u0411\u0435\u0437 nan\" if nan_count == 0 else f\"\u0415\u0441\u0442\u044c nan ({nan_count} \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432)\"                  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435         sample_values = df[column].dropna().sample(min(3, non_null_count)).tolist()                  # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445         if pd.api.types.is_string_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'\"{v}\"' for v in sample_values]             prompt_parts.append(f'\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442:        \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info})')                  elif pd.api.types.is_integer_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'{v}' for v in sample_values]             # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043c\u0438\u043d\/\u043c\u0430\u043a\u0441 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445             min_val = df[column].min()             max_val = df[column].max()             prompt_parts.append(f'\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e, int:   \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info}, \u0414\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d: [{min_val} - {max_val}])')                  elif pd.api.types.is_float_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'{v}' for v in sample_values]             # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043c\u0438\u043d\/\u043c\u0430\u043a\u0441 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445             min_val = df[column].min()             max_val = df[column].max()             prompt_parts.append(f'\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e, float: \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info}, \u0414\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d: [{min_val:.2f} - {max_val:.2f}])')                  elif pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'\"{v.strftime(\"%d.%m.%Y\")}\"' for v in sample_values]             prompt_parts.append(f'\u0414\u0430\u0442\u0430, date:   \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info})')                  else:             formatted_samples = [f'\"{v}\"' for v in sample_values]             prompt_parts.append(f'\u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f: \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info})')          # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e     prompt_parts.append(\"\\n\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f:\")     n = len(df)     formatted = f\"{n:,}\".replace(\",\", \" \")     prompt_parts.append(f\"- \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a: {formatted}\")     prompt_parts.append(f\"- \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432: {len(df.columns)}\")          # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432     duplicates = df.duplicated().sum()     if duplicates > 0:         prompt_parts.append(f\"- \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a: {duplicates}\")          # \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f date-\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a     date_columns = df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns     for col in date_columns:         min_date = df[col].min().strftime(\"%d.%m.%Y\")         max_date = df[col].max().strftime(\"%d.%m.%Y\")         prompt_parts.append(f\"- \u0414\u043b\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 '{col}': \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0441 {min_date} \u043f\u043e {max_date}\")          return \"\\n\".join(prompt_parts)<\/code><\/pre>\n
\u041d\u0443 \u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u043c \u0438\u043c\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430<\/p>\n
prompt = generate_df_prompt(calend, \"calend\")  # \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u043c\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b print(prompt)<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n
\u0410 \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u0414\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043b\u0430\u0439\u0444\u0445\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0434\u0435\u044f \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u2014 \u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u043b\u044e\u0441\u044b, \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0433\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
\n
<\/p>\n
<\/p>\n
\u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435. \u0412\u043e\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435<\/a>, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430.<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/p>\n
\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0418\u0418<\/div>\n
<\/p>\n
\n
80%<\/span>\u041f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e<\/span>4<\/span><\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
0%<\/span>\u0418\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0430 \u043d\u0435\u0442<\/span>0<\/span><\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
20%<\/span>\u0418\u0418?<\/span>1<\/span><\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n
 \u041f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 5 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.   \u0412\u043e\u0437\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c 2 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. <\/div>\n
<\/div>\n
<\/div>\n
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/945786\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u043c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0412\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 «\u0414\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/a>» \u043f\u0440\u043e \u0441\u043c\u0435\u043d\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u043a\u0430\u0442 \u0432 «\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443» \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 30 \u043b\u0435\u0442. \u0418 \u0434\u0430, \u044f \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u041f\u0438\u0442\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n
\u0421\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u043e<\/strong>, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e nan \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0434\u0430\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b.<\/p>\n
\u0411\u0443\u0434\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0438\u043a\u0430, \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u043e\u0434\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0443 \u0434\u043e\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0430. \u0418 \u0443 \u0430\u0434\u0432\u043e\u043a\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n
\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u044b<\/strong> \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n
\u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u044f \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0430 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0437\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f, \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e, \u0434\u043e \u043a\u0443\u0447\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u043d\u044c \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e. \u0412\u0441\u0451 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0443, \u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c. \u041f\u0440\u0438\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442 \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432, \u0430 \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u043d\u0430 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n
\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u0430\u043b\u0435\u043d\u0434\u0430\u0440\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439. <\/p>\n
\n
\u0412\u0441\u0451 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0418\u0442\u0430\u043a \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0444\u0443\u043d\u0446\u0438\u044f<\/p>\n
import pandas as pd import numpy as np  def generate_df_prompt(df, table_name):     prompt_parts = []     prompt_parts.append(         \"\u0422\u044b \u2014 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\\n\"         \"\u0422\u0432\u043e\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435, \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \"         \"\u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u044f \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u00ab\u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430\u00bb. \"         \"\u0412\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u044b \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u044b \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438. \"         \"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438\\n\"         \"\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432:\"         \"\\n- \u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e, \u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430\/\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u043a.\"         \"\\n- \u041d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.\"         \"\\n \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u044f \u043e\u043f\u0438\u0448\u0443 \u0442\u0435\u0431\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443,  \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435: '\u0422\u0438\u043f, \u0438\u043c\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e nan \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439', \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u0430\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435:\"         f\"\\n\\n\u0415\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 {table_name} \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438:\"     )          for column in df.columns:         dtype = df[column].dtype         non_null_count = df[column].count()         total_count = len(df[column])         nan_count = df[column].isna().sum()         nan_info = f\"\u0411\u0435\u0437 nan\" if nan_count == 0 else f\"\u0415\u0441\u0442\u044c nan ({nan_count} \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432)\"                  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435         sample_values = df[column].dropna().sample(min(3, non_null_count)).tolist()                  # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445         if pd.api.types.is_string_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'\"{v}\"' for v in sample_values]             prompt_parts.append(f'\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442:        \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info})')                  elif pd.api.types.is_integer_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'{v}' for v in sample_values]             # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043c\u0438\u043d\/\u043c\u0430\u043a\u0441 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445             min_val = df[column].min()             max_val = df[column].max()             prompt_parts.append(f'\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e, int:   \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info}, \u0414\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d: [{min_val} - {max_val}])')                  elif pd.api.types.is_float_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'{v}' for v in sample_values]             # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043c\u0438\u043d\/\u043c\u0430\u043a\u0441 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445             min_val = df[column].min()             max_val = df[column].max()             prompt_parts.append(f'\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e, float: \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info}, \u0414\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d: [{min_val:.2f} - {max_val:.2f}])')                  elif pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(dtype):             formatted_samples = [f'\"{v.strftime(\"%d.%m.%Y\")}\"' for v in sample_values]             prompt_parts.append(f'\u0414\u0430\u0442\u0430, date:   \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info})')                  else:             formatted_samples = [f'\"{v}\"' for v in sample_values]             prompt_parts.append(f'\u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f: \"{column}\" (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \"{\", \".join(formatted_samples)}\", {nan_info})')          # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e     prompt_parts.append(\"\\n\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f:\")     n = len(df)     formatted = f\"{n:,}\".replace(\",\", \" \")     prompt_parts.append(f\"- \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a: {formatted}\")     prompt_parts.append(f\"- \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432: {len(df.columns)}\")          # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432     duplicates = df.duplicated().sum()     if duplicates > 0:         prompt_parts.append(f\"- \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a: {duplicates}\")          # \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f date-\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a     date_columns = df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns     for col in date_columns:         min_date = df[col].min().strftime(\"%d.%m.%Y\")         max_date = df[col].max().strftime(\"%d.%m.%Y\")         prompt_parts.append(f\"- \u0414\u043b\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 '{col}': \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0441 {min_date} \u043f\u043e {max_date}\")          return \"\\n\".join(prompt_parts)<\/code><\/pre>\n
\u041d\u0443 \u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u043c \u0438\u043c\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430<\/p>\n
prompt = generate_df_prompt(calend, \"calend\")  # \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u043c\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b print(prompt)<\/code><\/pre>\n
\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n
\u0410 \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u0414\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043b\u0430\u0439\u0444\u0445\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0434\u0435\u044f \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u2014 \u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043f\u043b\u044e\u0441\u044b, \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0433\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
\n
<\/p>\n
<\/p>\n
\u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435. \u0412\u043e\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435<\/a>, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430.<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/p>\n
\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0418\u0418<\/div>\n
<\/p>\n
\n
80%<\/span>\u041f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e<\/span>4<\/span><\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
0%<\/span>\u0418\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0430 \u043d\u0435\u0442<\/span>0<\/span><\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
20%<\/span>\u0418\u0418?<\/span>1<\/span><\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n
 \u041f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 5 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.   \u0412\u043e\u0437\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c 2 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. <\/div>\n
<\/div>\n
<\/div>\n
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/945786\/<\/a>
<\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-474535","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/474535","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=474535"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/474535\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=474535"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=474535"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=474535"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}