在資料處理流程中，經常需要將 CSV 資料轉換為文字描述，特別是應用於自然語言處理的場景。本文介紹三種轉換方法，分別是將 CSV 的每一列資料轉換成獨立的句子，直接將整個表格嵌入到提示中，以及將 Excel 資料上傳至 SQL 資料函式庫後，使用文字到 SQL 的方式進行查詢。這些方法各有優劣，適用於不同規模和複雜度的資料處理任務。對於需要進行聚合操作等複雜查詢的情況，建議採用上傳至 SQL 資料函式庫並使用文字到 SQL 的方法，以提升效率和靈活性。
將 CSV 資料轉換為文字描述
將 CSV 資料轉換為文字描述是一種常見的資料處理任務，尤其是在需要對資料進行自然語言處理（NLP）時。以下將介紹三種方法來實作這一目標。
方法 1：將 CSV 列轉換為獨立的句子
首先，我們可以將每一列 CSV 資料轉換為一個獨立的句子。這種方法需要根據列名稱和資料值生成一個簡單的句子，以便描述資料的含義。例如，對於一列包含年齡、工作類別和國家的 CSV 資料，我們可以生成一個句子，如「某人 30 歲，從事服務業，來自美國」。
方法 2：將整個表格嵌入到提示中
如果表格不太大，我們可以直接將整個表格嵌入到提示中。許多模型都可以直接解析表格，尤其是當表格格式正確時。為了確保模型正確識別表格，我們可以使用 Markdown 語法來格式化表格。
方法 3：上傳 Excel 到 SQL 查詢並使用文字到 SQL 方法
對於更複雜的查詢，例如需要對整個表格進行聚合操作，我們可以將 Excel 檔案上傳到 SQL 資料函式庫，並使用文字到 SQL 的方法。這種方法允許使用者透過自然語言查詢資料，並由模型生成相應的 SQL 查詢陳述式。
實踐示例：將 CSV 列轉換為文字描述
以下示例使用 Python 和 Pandas 函式庫來將 CSV 列轉換為文字描述。首先，我們載入一個包含 15 列和 48,000 行的 Excel 檔案。然後，我們定義了一個函式 create_text_description_of_row，該函式根據每一行的資料生成一個文字描述。
import pandas as pd
# 載入 Excel 檔案
file_path = "../datasets/csv_files/census-income.xlsx"
df_excel = pd.read_excel(io=file_path)
# 定義函式來生成文字描述
def create_text_description_of_row(row):
row["text_description"] = (
f"""某人 {row['age']} 歲，從事 {row['workclass']} 行業，來自 {row['native-country']}，"
"是 {row['marital-status']} 狀態，與 {row['relationship']} 有關。"
"該人具有 {row['education']} 學歷，從事 {row['occupation']} 工作，"
"收入為 {row['income']}，來自 {row['native-country']}。"""
)
return row
# 對每一行應用函式
df_extended = df_excel.apply(create_text_description_of_row, axis=1)
這個示例展示瞭如何使用 Python 和 Pandas 函式庫將 CSV 列轉換為文字描述，並且提供了一個簡單的函式來根據每一行的資料生成文字描述。這種方法可以用於簡單的資料分析和查詢任務。對於更複雜的查詢，可以使用上傳 Excel 到 SQL 查詢並使用文字到 SQL 的方法。
從提升資料處理效率和應用自然語言處理的角度來看，將 CSV 資料轉換為文字描述具有相當的價值。本文探討了三種轉換方法：單列句子轉換、表格嵌入提示和根據 SQL 查詢的轉換。觀察這三種方法的特性，可以發現它們各有優劣，適用於不同的資料規模和複雜度。單列句子轉換適用於簡單的資料結構，易於實作但資訊整合度有限；表格嵌入提示方法直觀簡潔，但受限於表格大小；而 SQL 查詢方法則更具彈性，能處理複雜查詢，但需要額外的資料函式庫操作。
技術限制方面，直接將表格嵌入提示的方法在處理大型資料集時效率較低，模型也可能難以捕捉所有資訊。而 SQL 查詢方法則需要一定的 SQL 語法知識，並依賴於資料函式庫系統。未來，預期會有更先進的自然語言處理技術可以直接理解和分析表格資料，無需複雜的轉換過程。例如，根據深度學習的模型可以學習表格結構和資料間的關係，自動生成更準確和全面的文字描述。
對於實務應用，玄貓建議根據資料集大小和查詢需求選擇合適的方法。小型資料集可採用表格嵌入提示或單列句子轉換，而大型資料集則更適合使用 SQL 查詢方法。同時，關注自然語言處理技術的發展，例如結合圖神經網路和表格解析技術，將能更有效地處理和理解表格資料，進一步提升資料分析的效率和價值。
