要解决在使用pandas_query_engine生成条形图时出现的"name 'p' is not defined"错误，需要确保绘图库(如matplotlib.pyplot,因为plt)被正确导入和使用。提供的代码中没有包含任何绘图逻辑，所以你需要添加必要的导入和绘图代码。
以下是如何修改代码以包含绘图逻辑的示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from llama_index.experimental.query_engine import PandasQueryEngine
from llama_index.llms.openai import OpenAI
df = pd.DataFrame(
    {
        "country": [
            "United States",
            "United Kingdom",
            "France",
            "Germany",
            "Italy",
            "Spain",
            "Canada",
            "Australia",
            "Japan",
            "China",
        ],
        "gdp": [
            21400000,
            2940000,
            2830000,
            3870000,
            2160000,
            1350000,
            1780000,
            1320000,
            516000,
            14000000,
        ],
        "happiness": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0],
    }
)
llm = OpenAI()
query_engine = PandasQueryEngine(df=df, verbose=True)
response = query_engine.query(
    "Visualize bar chart of number of happiness of country.",
)
# Plotting the bar chart
df.plot(kind='bar', x='country', y='happiness')
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Happiness')
plt.title('Happiness by Country')
plt.show()

此代码包含了对matplotlib.pyplot的必要导入，并添加了生成国家幸福感条形图的逻辑。如果需要，请确保用实际使用的模型替换llm。

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如何保存生成的统计图表@dosu.

要保存生成的统计图，可以使用 matplotlib 库中的 plt.savefig 函数。以下是修改后的代码示例，展示如何保存生成的统计图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from llama_index.experimental.query_engine import PandasQueryEngine
from llama_index.llms.openai import OpenAI

df = pd.DataFrame(
{
"country": [
"United States",
"United Kingdom",
"France",
"Germany",
"Italy",
"Spain",
"Canada",
"Australia",
"Japan",
"China",
],
"gdp": [
21400000,
2940000,
2830000,
3870000,
2160000,
1350000,
1780000,
1320000,
516000,
14000000,
],
"happiness": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0],
}
)

llm = OpenAI()
query_engine = PandasQueryEngine(df=df, verbose=True)
response = query_engine.query(
"Visualize bar chart of number of happiness of country.",
)

生成并保存柱状图

df.plot(kind='bar', x='country', y='happiness')
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Happiness')
plt.title('Happiness by Country')
plt.savefig('happiness_by_country.png') # 保存图表到文件
plt.show()

在这段代码中， `plt.savefig('happiness_by_country.png')` 用于将生成的图表保存到文件 `happiness_by_country.png` 中 [[1]](https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/response/notebook_utils.py)。
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我需要在返回响应后直接保存图像@dosu

在使用pandas_query_engine时，要在响应返回后直接保存图像，您可以修改_query方法以包含保存图像的代码。以下是如何做到这一点的示例：

def _query(self, query_bundle: QueryBundle) -> Response:
    """Answer a query."""
    context = self._get_table_context()
    pandas_response_str = self._llm.predict(
        self._pandas_prompt,
        df_str=context,
        query_str=query_bundle.query_str,
        instruction_str=self._instruction_str,
    )
    if self._verbose:
        print_text(f"> Pandas Instructions:\n" f"```\n{pandas_response_str}\n```\n")
    pandas_output = self._instruction_parser.parse(pandas_response_str)
    if self._verbose:
        print_text(f"> Pandas Output: {pandas_output}\n")
    # Execute the pandas code to generate the chart
    exec(pandas_output)
    # Save the chart image
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.savefig('chart.png')
    response_metadata = {
        "pandas_instruction_str": pandas_response_str,
        "raw_pandas_output": pandas_output,
    }
    if self._synthesize_response:
        response_str = str(
            self._llm.predict(
                self._response_synthesis_prompt,
                query_str=query_bundle.query_str,
                pandas_instructions=pandas_response_str,
                pandas_output=pandas_output,
            )
        )
    else:
        response_str = str(pandas_output)
    return Response(response=response_str, metadata=response_metadata)

在此代码中，在执行pandas代码生成图表后，会调用plt.savefig('chart.png')函数，在响应返回后直接保存图表图像。

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我尝试了你的方法，但是没有成功。请继续报告错误@dosu
回溯(最近的调用):
文件 "E:\anaconda\Lib\site-packages\llama_index\experimental\query_engine\pandas\output_parser.py",第54行，在default_output_processor中
output_str = str(safe_eval(module_end_str, {"np": np}, local_vars))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
文件 "E:\anaconda\Lib\site-packages\llama_indexexperimental\exec_utils.py",第159行，在safe_eval中
return eval(__source, _get_restricted_globals(__globals), __locals)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^{^^^{^{}^^{^{}^{}}}
文件 "",第1行，在
NameError:名称'p'未定义

错误 "name 'p' is not defined" 表明代码中存在缺失的导入或拼写错误。具体来说，代码似乎试图使用一个名为 p 的变量或函数，但尚未定义。
要解决此问题，请确保正确导入和使用所有必要的库。以下是包含必要导入并保存生成图表的更新后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from llama_index.experimental.query_engine import PandasQueryEngine
from llama_index.llms.openai import OpenAI
df = pd.DataFrame(
    {
        "country": [
            "United States",
            "United Kingdom",
            "France",
            "Germany",
            "Italy",
            "Spain",
            "Canada",
            "Australia",
            "Japan",
            "China",
        ],
        "gdp": [
            21400000,
            2940000,
            2830000,
            3870000,
            2160000,
            1350000,
            1780000,
            1320000,
            516000,
            14000000,
        ],
        "happiness": [7.3, 7.2, 6.5, 7.0, 6.0, 6.3, 7.3, 7.3, 5.9, 5.0],
    }
)
llm = OpenAI()
query_engine = PandasQueryEngine(df=df, verbose=True)
response = query_engine.query(
    "Visualize bar chart of number of happiness of country.",
)
# Generate and save the bar chart
df.plot(kind='bar', x='country', y='happiness')
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Happiness')
plt.title('Happiness by Country')
plt.savefig('happiness_by_country.png')  # Save the chart to a file
plt.show()

如果您需要在 _query 方法返回响应后立即保存图像，请确保正确导入和使用绘图库。以下是如何修改 _query 方法的示例：

def _query(self, query_bundle: QueryBundle) -> Response:
    """Answer a query."""
    context = self._get_table_context()
    pandas_response_str = self._llm.predict(
        self._pandas_prompt,
        df_str=context,
        query_str=query_bundle.query_str,
        instruction_str=self._instruction_str,
    )
    if self._verbose:
        print_text(f"> Pandas Instructions:\n" f"```\n{pandas_response_str}\n```\n")
    pandas_output = self._instruction_parser.parse(pandas_response_str)
    if self._verbose:
        print_text(f"> Pandas Output: {pandas_output}\n")
    # Execute the pandas code to generate the chart
    exec(pandas_output, {"plt": plt, "pd": pd})
    # Save the chart image
    plt.savefig('chart.png')
    response_metadata = {
        "pandas_instruction_str": pandas_response_str,
        "raw_pandas_output": pandas_output,
    }
    if self._synthesize_response:
        response_str = str(
            self._llm.predict(
                self._response_synthesis_prompt,
                query_str=query_bundle.query_str,
                pandas_instructions=pandas_response_str,
                pandas_output=pandas_output,
            )
        )
    else:
        response_str = str(pandas_output)
    return Response(response=response_str, metadata=response_metadata)

请确保在脚本开头包含所需的导入( import matplotlib.pyplot as plt 和 import pandas as pd )。这应解决“name 'p' is not defined”错误，并允许您保存生成的图表图像 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-experimental/llama_index/experimental/query_engine/pandas/output_parser.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/query_engine/pandas/output_parser.py)。

• 要继续与 Dosu 交谈，请提及 @dosu。*