用自然语言对 DataFrame 提问的开源库——这是 PandasAI 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇不列具体价格（以官网为准），而是帮你判断自己属于哪类用户、该选什么方案。

先回答这 5 个问题

  1. 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
  2. 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
  3. 是否需要接入其他系统（API、集成）？
  4. 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
  5. 预算由个人承担还是公司报销？

对应的选择

你的情况建议
偶尔使用、先体验免费版或试用，先跑通一个任务
每天使用的个人个人付费版，按月订阅便于随时调整
3 人以上协作团队版，关注共享空间、权限与账单管理
需要接入系统API 或开发者方案，按用量计费并设上限
有合规要求企业版或私有化，先审数据处理协议

不同产品的方案名称和权益差异很大，PandasAI 具体有哪些档位、价格多少，请以官方定价页为准，本文不引用可能过期的价格。

试用期内该测什么

评测大模型应用

准备材料：一批真实用户问题和应用回答。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

检查点：评分标准清晰可复用。

延伸练习

数据清洗方案

准备材料：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

验收标准：说明了处理对结论的影响。

图表建议

适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

验收标准：指出了误导风险。

自然语言问数

适用情况：手头有一张销售明细表时。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

交付前确认：给出了可复核的计算过程。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

概念补充：异常检测

自动发现偏离正常范围的数据点。

概念补充：文本转 SQL

把自然语言问题转换为数据库查询语句。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 PandasAI 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 PandasAI 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 PandasAI 的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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