Code Interpreter do ChatGPT: Como ele te salvará horas de trabalho

Code Interpreter do ChatGPT para analise dados CSV. Passo a passo simples e prático para melhorar suas habilidades de programação.

Em 6 de julho de 2023, a OpenAI revelou que o Code Interpreter estará disponível para os usuários do ChatGPT Plus na próxima semana. Este pode ser o mais impressionante de todos os plugins que ampliam a força e as habilidades do ChatGPT.

Pois ele executa códigos e permite o upload de dados, possibilitando seu uso para limpeza, análise, visualização de dados, entre outras funções. É como ter um analista de dados sempre à mão.

Parece incrível? Vamos adiante.

Utilizei-o em uma tarefa que normalmente me levaria algumas horas para concluir. Dependendo da sua tarefa e familiaridade com as bibliotecas Python, essa tarefa poderia levar ainda mais tempo.

Com o ChatGPT, só precisei escrever algumas frases e fazer upload de dois arquivos CSV.

Vou guiá-lo passo a passo pelo processo e mostrar como o Code Interpreter é impressionante em várias tarefas, como entender os dados, limpar e pré-processá-los, e criar visualizações de dados.

Leia mais:

• Descobrindo o Poder do Machine Learning em Projetos .NET com ML.NET
• Dominando o Desenvolvimento de Software com Design Patterns: Uma Vantagem Competitiva

Ativando o Code Interpreter no ChatGPT

Para habilitar o recurso do Code Interpreter no ChatGPT, é necessário ser assinante do ChatGPT Plus. Com isso, acesse a opção Settings (Configurações), depois vá em Beta features e ative a o opção Code interpreter.

Após a ativação, basta clicar em New chat e escolher a opção Code Interpreter dentro de GPT-4.

Exemplo prático de uso do Code Interpreter

Vamos agora a um exemplo prático utilizando um arquivo CSV com dados de vendas de uma loja online. Este arquivo contém informações como o ID do produto, a descrição do produto, a quantidade vendida, o preço e a região da venda.

Iremos analisar esses dados para entender melhor o desempenho de vendas de seus produtos. Para isso, precisamos ler os dados do arquivo CSV e imprimi-los na tela.

Arquivo CSV de vendas

Este arquivo CSV contém quatro colunas: ProductID, ProductName, QuantitySold, Price e Region. Cada linha representa uma venda de um produto em uma região específica.

Por exemplo, a primeira linha representa o “Widget A”, que vendeu 100 unidades a um preço de $10.99 cada.

ProductID,ProductName,QuantitySold,Price,Region
1,Widget A,100,10.99,North
2,Widget B,150,12.99,South
3,Widget C,120,11.99,East
4,Widget D,200,14.99,West
5,Widget E,80,9.99,North
6,Widget F,250,15.99,South
7,Widget G,300,16.99,East
8,Widget H,350,17.99,West
9,Widget I,400,18.99,North
10,Widget J,450,19.99,South
1,Widget A,150,10.99,East
2,Widget B,200,12.99,West
3,Widget C,180,11.99,North
4,Widget D,250,14.99,South
5,Widget E,120,9.99,East
6,Widget F,300,15.99,West
7,Widget G,350,16.99,North
8,Widget H,400,17.99,South
9,Widget I,450,18.99,East
10,Widget J,500,19.99,West

Para usar este arquivo CSV, o leitor pode copiar o texto acima em um novo arquivo em um editor de texto (como o Bloco de Notas ou o Sublime Text), e então salvar o arquivo com a extensão .csv.

Usando para escrever código C#

Agora, vamos usar o Code Interpreter para analisar esses dados. Primeiro, você precisa carregar o arquivo CSV na conversa. Para fazer isso, você pode usar a função de upload de arquivos, o ícone de + no canto esquerdo da caixa de prompt.

Depois de carregar o arquivo, você pode enviar o seguinte prompt para o ChatGPT:

“Quero analisar o arquivo CSV de vendas e agrupar as vendas por produto e região. Para cada grupo, quero calcular o total de vendas (multiplicando a quantidade vendida pelo preço). Por favor, implemente um código C# que realiza essa análise.”

O Code Interpreter então irá gerar um código C# que realiza essa análise. Porém, você não pode executar o código e ver os resultados na tela, pois ele só executa na linguagem Python.

O código gerado foi o seguinte:

using System;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Globalization;
using CsvHelper;

class Sale
{
    public int ProductID { get; set; }
    public string ProductName { get; set; }
    public int QuantitySold { get; set; }
    public decimal Price { get; set; }
    public string Region { get; set; }

    public decimal TotalSales => QuantitySold * Price;
}

class Program
{
    static void Main()
    {
        using (var reader = new StreamReader("sales.csv"))
        using (var csv = new CsvReader(reader, CultureInfo.InvariantCulture))
        {
            var records = csv.GetRecords<Sale>().ToList();

            var groupedSales = records
                .GroupBy(r => new { r.ProductName, r.Region })
                .Select(g => new
                {
                    g.Key.ProductName,
                    g.Key.Region,
                    TotalSales = g.Sum(x => x.TotalSales)
                });

            foreach (var group in groupedSales)
            {
                Console.WriteLine($"Product: {group.ProductName}, Region: {group.Region}, Total Sales: {group.TotalSales}");
            }
        }
    }
}

Este código define uma classe Sale que corresponde às colunas do arquivo CSV. A propriedade TotalSales da classe Sale é calculada multiplicando QuantitySold por Price. O código lê o arquivo CSV, converte as linhas em instâncias de Sale, agrupa essas instâncias por ProductName e Region, e depois calcula o total de vendas para cada grupo. Os totais de vendas são então impressos no console.

Usando o Code Interpreter com Python

Como vimos anteriormente, o Interpreter só consegue executar códigos em Python. Portanto, agora vamos enviar o seguinte prompt:

“Implemente agora um código em Python que realiza essa análise, e exiba o código no final.”

O resultado é a tabela abaixo com a análise feita.

E o seguinte código:

import pandas as pd

# Load the CSV data
data = pd.read_csv('/mnt/data/sales.csv')

# Group the data by 'ProductName' and 'Region'
grouped_data = data.groupby(['ProductName', 'Region'])

# Calculate the total sales for each group
total_sales = grouped_data.apply(lambda group: (group['QuantitySold'] * group['Price']).sum())

# Convert the Series to a DataFrame and reset the index
total_sales_df = total_sales.reset_index(name='TotalSales')

total_sales_df

Este código começa por importar a biblioteca pandas e carregar os dados do arquivo CSV. Em seguida, ele agrupa os dados por ProductName e Region. Para cada grupo, ele calcula o total de vendas multiplicando a quantidade vendida pelo preço. Por fim, ele converte os resultados para um DataFrame e redefine o índice, criando a tabela final.

---

Neste artigo, exploramos como o Code Interpreter da OpenAI pode ser uma ferramenta poderosa para analisar e manipular dados de um arquivo CSV. Demonstramos como você pode usá-lo para executar código Python que lê um arquivo CSV, agrupa as vendas por produto e região e calcula o total de vendas para cada grupo.

Este é apenas um exemplo do que você pode fazer com o ChatGPT. Com esta nova funcionalidade, você tem a capacidade de executar código em várias linguagens de programação, permitindo que você realize uma ampla gama de tarefas de análise de dados e programação.

Lembre-se de que o Code Interpreter não é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), mas uma ferramenta de execução de código. Ele não fornece recursos de IDE, como depuração de código ou sugestões de código. No entanto, é uma ferramenta extremamente útil para testar pequenos trechos de código ou para realizar tarefas de programação simples.

Esperamos que este guia passo a passo tenha ajudado você a entender melhor como usar o Code Interpreter com ChatGPT. Com prática e experimentação, você descobrirá que esta ferramenta pode ser um grande acréscimo ao seu conjunto de ferramentas de programação e análise de dados.