我找到了一个与你的问题可能相关的相似问题。标题为 "[Bug]: Pandas 输出：在运行输出为 Python 代码时出现错误。错误信息：名称 'p' 未定义" 的问题仍处于打开状态，最后更新于2024年7月24日。建议的解决方案是确保绘图库(如 matplotlib.pyplot 作为 plt)正确导入和使用 1(https://github.com/run-llama/llama_index/issues/13800)。

此外，NameError: name 'p' is not defined 的发生是因为 PandasQueryEngine 在 llama-index 0.11.0 中已被弃用，并在初始化时引发了 DeprecationWarning。提供的代码没有定义或使用名为 'p' 的变量，错误很可能源于尝试使用已弃用的 PandasQueryEngine。

要解决此问题，你应该按照弃用警告中的指示从 llama-index-experimental 包中使用 PandasQueryEngine。安装该包并从那里导入 PandasQueryEngine:

pip install llama-index-experimental

这是你的代码的更新版本：

import pandas as pd
from llama_index.experimental.query_engine.pandas.pandas_query_engine import PandasQueryEngine
from llama_index.llms.vertex import Vertex

def process_large_dataset_with_llamaindex(data: Dict[str, Any], query: str) -> str:
    """Process large dataset with LlamaIndex."""
    df = pd.DataFrame(data)
    vertex_gemini = Vertex(model="gemini-1.5-flash", temperature=0, additional_kwargs={})
    query_engine = PandasQueryEngine(df=df, verbose=True, llm=vertex_gemini)
    response = query_engine.query(query)
    return str(response)
    
result = <some large database here>
user_query = "summarize the data"
llamaindex_response = process_large_dataset_with_llamaindex(result, user_query)

这应该通过使用更新后的 PandasQueryEngine 实现来解决 NameError 问题 2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/query_engine/pandas/pandas_query_engine.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-experimental/llama_index/experimental/query_engine/pandas/pandas_query_engine.py)。

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我尝试了你的代码，仍然出现了相同的错误。@dosu

NameError: name 'p' is not defined 发生是因为变量 p 在被使用的范围内未定义。在 llama-index-experimental 包的 PandasQueryEngine 上下文中，如果生成的 Pandas 代码(使用 eval() 执行)引用了一个未定义的变量 p,就会出现这个错误。
要调试此问题，您可以在执行之前打印生成的 Pandas 指令，以查看是否有对未定义变量的引用。以下是 _query 方法中的一个代码片段，您可以在其中添加 print 语句来调试生成的 Pandas 指令：

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")
    
    # Add this print statement to debug the generated Pandas instructions
    print(f"Generated Pandas Instructions: {pandas_response_str}")

    pandas_output = self._instruction_parser.parse(pandas_response_str)
    if self._verbose:
        print_text(f"> Pandas Output: {pandas_output}\n")

    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)

通过添加 print 语句，您可以检查生成的 Pandas 指令，并确保代码中使用的所有变量都已正确定义 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-experimental/llama_index/experimental/query_engine/pandas/pandas_query_engine.py)。

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