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import pandas as pd |
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from typing import List, Dict, Any |
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from langchain.tools import BaseTool |
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class SpreadsheetParserTool(BaseTool): |
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name = "spreadsheet_parser" |
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description = "Analyse un fichier Excel et extrait des informations spécifiques" |
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def _run(self, file_path: str, query: str) -> str: |
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"""Analyse un fichier Excel et répond à une requête spécifique""" |
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try: |
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df = pd.read_excel(file_path) |
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if "somme" in query.lower() or "total" in query.lower(): |
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numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns |
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if len(numeric_cols) > 0: |
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return f"Somme des colonnes numériques:\n{df[numeric_cols].sum().to_string()}" |
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else: |
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return "Aucune colonne numérique trouvée dans le fichier" |
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elif "moyenne" in query.lower() or "average" in query.lower(): |
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numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns |
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if len(numeric_cols) > 0: |
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return f"Moyenne des colonnes numériques:\n{df[numeric_cols].mean().to_string()}" |
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else: |
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return "Aucune colonne numérique trouvée dans le fichier" |
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elif "premières lignes" in query.lower() or "first rows" in query.lower(): |
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return f"Premières lignes du fichier:\n{df.head().to_string()}" |
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else: |
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return f"Résumé du fichier:\nNombre de lignes: {len(df)}\nColonnes: {', '.join(df.columns)}\nTypes de données:\n{df.dtypes.to_string()}" |
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except Exception as e: |
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return f"Erreur lors de l'analyse du fichier Excel: {str(e)}" |
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async def _arun(self, file_path: str, query: str) -> str: |
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"""Version asynchrone de l'outil""" |
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return self._run(file_path, query) |
