#码力全开·技术π对#如何充分利用 Gemini 的 AI 搜索结果来提升个人和企业的生产力

# 安装必要库
!pip install pandas matplotlib

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 让Gemini帮你分析数据
prompt = """
我有一份销售数据CSV，包含日期、产品、销售额、地区列。
请生成Python代码：
1. 计算每月总销售额
2. 找出最畅销的3个产品
3. 按地区绘制销售额分布饼图
"""

# Gemini生成的代码可能长这样：
def analyze_sales_data(file_path):
    # 读取数据
    df = pd.read_csv(file_path)
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    
    # 按月汇总
    monthly_sales = df.resample('M', on='日期')['销售额'].sum()
    print("月度销售额:\n", monthly_sales)
    
    # 畅销产品
    top_products = df.groupby('产品')['销售额'].sum().nlargest(3)
    print("\n最畅销的3个产品:\n", top_products)
    
    # 地区分布图
    region_sales = df.groupby('地区')['销售额'].sum()
    region_sales.plot.pie(autopct='%1.1f%%')
    plt.title('销售额地区分布')
    plt.show()

# 使用示例
analyze_sales_data('sales_data.csv')

import google.generativeai as genai

# 配置API（实际使用时替换成你的密钥）
genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

product_list = [
    {"name": "无线蓝牙耳机", "features": ["降噪", "30小时续航", "防水"]},
    {"name": "智能手表", "features": ["心率监测", "GPS", "50米防水"]}
]

def generate_descriptions(products):
    descriptions = []
    for product in products:
        prompt = f"""
        请为电商平台撰写吸引人的商品描述：
        产品名称：{product['name']}
        主要特点：{', '.join(product['features'])}
        response = model.generate_content(prompt)
        descriptions.append(response.text)
    return descriptions

# 批量生成
product_descriptions = generate_descriptions(product_list)
for desc in product_descriptions:
    print(desc + "\n" + "-"*50)

def market_analysis(country, industry):
    prompt = f"""
    请作为商业顾问，分析在{country}开展{industry}业务的：
    1. 3个主要机会
    2. 3个潜在风险
    3. 给出1-10分的推荐指数
    用Markdown表格呈现，包含具体数据和案例参考
    """
    
    response = genai.generate_content(prompt)
    return response.text

# 示例：分析在越南开设电动车工厂
print(market_analysis("越南", "电动汽车制造"))

def coding_assistant(error_message, code_snippet):
    prompt = f"""
    我遇到编程错误：
    错误信息：{error_message}
    相关代码：{code_snippet}
    response = genai.generate_content(prompt)
    return response.text

# 示例：解决Python pandas合并报错
error = "KeyError: 'user_id' when merging DataFrames"
code = """
df1 = pd.DataFrame({'user_id': [1,2], 'name': ['A','B']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1,2], 'purchase': [100,200]})
pd.merge(df1, df2, on='user_id')
"""
print(coding_assistant(error, code))

def generate_meeting_minutes(transcript):
    prompt = f"""
    以下是一场团队会议的录音转文字内容：
    {transcript}
    response = genai.generate_content(prompt)
    return response.text

# 实际使用时可以接入语音转文字API

请按顺序：
1. 先解释这个概念
2. 给出3个实际案例
3. 指出常见误区

请用类似下面的风格写邮件：
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用不超过100字总结，主要面向00后读者，语言活泼