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在Data Wrangler中推出GitHub Copilot
内容提要
微软推出Copilot与Data Wrangler的集成，用户可通过自然语言清理和转换数据，修复数据转换代码错误。此功能允许用户提供数据上下文，以生成更相关的代码，并在Data Wrangler界面中预览效果。使用前需安装VS Code扩展并订阅GitHub Copilot。
关键要点
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微软推出Copilot与Data Wrangler的集成，用户可通过自然语言清理和转换数据。
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用户可以获得帮助以修复数据转换代码中的错误。
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Copilot与Data Wrangler的集成允许用户提供数据上下文，以生成更相关的代码。
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用户可以在Data Wrangler界面中预览代码在数据集上的效果。
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用户可以请求模糊的开放式转换或特定任务的执行。
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使用Copilot与Data Wrangler需要安装VS Code的Data Wrangler和GitHub Copilot扩展，并需订阅GitHub Copilot。
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微软和GitHub Copilot遵循负责任的AI原则，确保用户体验适当、愉快和有用。
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这是在Data Wrangler中增强的第一个Copilot体验，未来将推出更多AI驱动的功能。
延伸解读
自然语言处理的优势
Copilot与Data Wrangler的集成使用户能够通过自然语言进行数据清理和转换。这种方式降低了技术门槛，使非专业用户也能参与数据分析，提升了工作效率。用户可以更直观地表达需求，减少了对复杂代码的依赖。
数据上下文的重要性
与其他AI工具相比，Copilot允许用户提供数据上下文，从而生成更相关的代码。这一功能能够显著提高生成代码的准确性，减少用户在后续验证中的工作量，尤其在处理复杂数据集时尤为重要。
使用前的准备工作
要使用Copilot与Data Wrangler的集成，用户需确保安装VS Code的相关扩展并订阅GitHub Copilot。这些步骤虽然简单，但对于新用户来说，了解这些前提条件是至关重要的，以避免在使用过程中遇到障碍。
延伸问答
如何在Data Wrangler中使用GitHub Copilot进行数据清理？
用户可以通过自然语言指令来清理和转换数据，Copilot会根据提供的数据上下文生成相关代码。
使用Copilot修复数据转换代码错误的步骤是什么？
用户可以请求Copilot帮助修复数据转换代码中的错误，具体步骤包括在Data Wrangler中输入相关指令。
在Data Wrangler中如何预览Copilot生成的代码效果？
用户可以在Data Wrangler界面中预览代码在数据集上的效果，以便进行视觉验证。
使用Copilot与Data Wrangler需要哪些前提条件？
用户需要安装VS Code的Data Wrangler和GitHub Copilot扩展，并需订阅GitHub Copilot。
Copilot在Data Wrangler中能执行哪些类型的数据转换？
Copilot可以执行模糊的开放式转换或特定任务，如格式化日期时间列或删除缺失值超过40%的列。
微软如何确保Copilot的使用体验是负责任的？
微软和GitHub Copilot遵循负责任的AI原则，确保用户体验适当、愉快和有用。
