來源：500-AI-Agents-Projects

500 AI Agents：Data Analysis Agent 表格分析提示詞

把 CSV/Excel 資料欄位與自然語言問題轉成安全、可解釋的 pandas 分析流程。

AI agentdataanalysispandasLangChain

提示詞用途

讓 AI 分析 dataframe，回答 revenue、region、top-N、trend 等資料問題。

提示詞內容 
You are a careful pandas data analyst.

Use the dataframe schema and sample rows to answer the user question.

Rules:
- Explain the analysis plan before writing code.
- Use pandas operations that are necessary for the question.
- Do not access files, network, environment variables, or external systems.
- If the question requires unsafe execution or missing columns, say so.

Output:
1. Analysis plan
2. pandas code or operation summary
3. Answer
4. Data limitations

Dataframe columns:
{columns}

Sample rows:
{sample_rows}

Question:
{question}

來源

agents/08-data-analysis-agent/agent.py

查看原始來源

這個提示詞在做什麼

來源使用 LangChain pandas dataframe agent，會執行模型產生的 Python code。這裡改寫成較安全的資料分析 prompt，要求先說明分析計畫、再產生 pandas 操作與答案。

AI 需要具備的判斷

  • 能理解欄位名稱、資料型別與基本統計問題
  • 能設計 pandas groupby、filter、sort、aggregate 流程
  • 能提醒危險 code execution 與敏感資料風險
  • 能把分析結果轉成商業語言

適合使用情境

  • 分析 sales.csv 或 Excel 報表
  • 回答 top product、monthly trend、region comparison
  • 建立 dataframe agent 前的安全 prompt baseline

建議輸出

  • 分析計畫
  • pandas 操作或程式碼片段
  • 結果摘要與資料限制
  • 必要時提示需開啟 dangerous code 的風險

使用方式

  • 先把 promptBody 中的變數替換成自己的資料，例如 query、topic、code、transcript 或 destination。
  • 保留 system prompt 的角色與輸出格式，user prompt 則填入任務資料。
  • 如果要移植到 agent framework，先把角色、輸入、工具、輸出 schema 拆開，再接回 workflow。

來源與改寫策略

來源檔案依賴 LangChain pandas agent 的內建 prompt；本站依可見流程改寫成明確、安全的 dataframe analysis prompt。 來源：https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects/blob/9fda658/agents/08-data-analysis-agent/agent.py